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  • AI自定義模型訓練 內(nèi)容精選 換一換
  • ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。
    來自:專題
    ModelArts訓練管理 ModelArts訓練管理 ModelArts訓練管理模塊用于創(chuàng)建訓練作業(yè)、查看訓練情況以及管理訓練版本。在訓練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過不同版本間的評估指標比較,確定最佳訓練作業(yè)。 Mo
    來自:專題
  • AI自定義模型訓練 相關內(nèi)容
  • 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求
    來自:百科
    領域中,使用語言模型訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
    來自:百科
  • AI自定義模型訓練 更多內(nèi)容
  • 通過對教材的解讀,使學員能夠結合教材+實踐,遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持
    來自:百科
    云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
    來自:百科
    4、在左側導航欄選擇“威脅運營 > 智能建模”,進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中,配置告警模型基礎信息。 告警模型基礎配置參數(shù)說明: 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。
    來自:專題
    可以通過該值來定位問題。 名稱 類型 必選 描述 Domains Domains object 否 自定義域名元素。 200 Domains 名稱 類型 必選 描述 DomainName string 否 自定義域名。 CreateTime string 否 自定義域名創(chuàng)建時間。 返回碼: 400 請求失敗響應消息。
    來自:百科
    云知識 設置桶的自定義域名SetBucketCustomedomain 設置桶的自定義域名SetBucketCustomedomain 時間:2023-08-17 16:38:56 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 接口說明 OBS 使用PUT操作為桶設置自定義域名,設置成功之后
    來自:百科
    華為云計算 云知識 刪除桶的自定義域名DeleteBucketCustomdomain 刪除桶的自定義域名DeleteBucketCustomdomain 時間:2023-08-16 14:04:58 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 接口說明 OBS使用DELETE操作來刪除桶的自定義域名。
    來自:百科
    ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能,自動實現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無需算法工程師介入的情況下,即可自動進行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 Mo
    來自:專題
    了解詳情 盤古預測大模型 盤古預測大模型是面向結構化類數(shù)據(jù),基于10類2000個基模型空間,通過模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構建圖網(wǎng)絡架構AI模型。 了解詳情 盤古科學計算大模型 科學計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務、機械、航天航空等領域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海
    來自:專題
    立即購買 管理控制臺 面向AI場景使用OBS+SFS Turbo的存儲加速實踐 方案概述 應用場景 近年來,AI快速發(fā)展并應用到很多領域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應用場景越來越多,有自動駕駛、大模型AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎設施資
    來自:專題
    手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編
    來自:百科
    ModelArts支持本地準備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS,從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。
    來自:專題
    ModelArts推理部署,使用容器鏡像創(chuàng)建AI應用,需要提前在本地開發(fā)模型,制作自定義鏡像,上傳至容器鏡像SWR服務,制作AI應用的自定義鏡像需滿足ModelArts定義的規(guī)范。 幫助文檔 自定義鏡像規(guī)范 針對您本地開發(fā)的模型,在制作AI應用的自定義鏡像時,需滿足ModelArts定義的規(guī)范。 自定義鏡像中不能包含惡意代碼。
    來自:專題
    實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
    來自:百科
    了解詳情 使用自定義鏡像訓練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開發(fā)或訓練腳本的開發(fā),且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像,并上傳至SWR服務。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓練作業(yè),使用ModelArts提供的資源訓練模型。 了解詳情
    來自:專題
    海量算力優(yōu)勢,實現(xiàn)AI的邊云協(xié)同,就成了解決上述挑戰(zhàn)的關鍵課題。 內(nèi)容大綱: 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點; 2、邊云協(xié)同AI訓練概念及其使用場景、如何應對邊緣AI痛點; 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術原理。 聽眾收益: 1、了解邊緣 AI 的應用場景、價值和技術挑戰(zhàn),與傳統(tǒng)離線
    來自:百科
    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品優(yōu)勢 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個或多個功能。
    來自:百科
    訓練作業(yè)”,進入“訓練作業(yè)”列表。 2、在訓練作業(yè)列表中,單擊目標訓練作業(yè)名稱,查看該作業(yè)的詳情。 3、在“配置信息”頁簽,獲取“訓練輸出位置”下的路徑,即為訓練模型的下載路徑。 模型遷移到其他帳號 您可以通過如下兩種方式將訓練模型遷移到其他帳號。 1、將訓練好的模型下載至本地后,上傳至目標帳號對應區(qū)域的OBS桶中。
    來自:專題
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