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深度學(xué)習(xí)模型在線訓(xùn)練
深度學(xué)習(xí)模型在線訓(xùn)練的基本模式是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要手段，當(dāng)訓(xùn)練 數(shù)據(jù)集 在進(jìn)行模型訓(xùn)練時，會使用一定的參數(shù)，為了提升訓(xùn)練性能，用戶可以根據(jù)自己的模型調(diào)整數(shù)據(jù)。MoXing是一套用于超參數(shù)的分布式訓(xùn)練場景，在超參數(shù)下增加超參，增加超參、搜索空間、超參支持某個超參的最優(yōu)超參組合，可以極大地提高模型訓(xùn)練的精度。在模型訓(xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，選擇一個或多個模型版本。然后單擊“創(chuàng)建”，完成模型訓(xùn)練的創(chuàng)建。也可以在左側(cè)訓(xùn)練工程列表中，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練任務(wù)”，單擊訓(xùn)練任務(wù)名稱，進(jìn)入訓(xùn)練任務(wù)詳情頁。單擊界面右上角的“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對話框。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的 鏡像 地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計算節(jié)點規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計算節(jié)點資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計算節(jié)點資源，并在“計算節(jié)點個數(shù)”中配置計算節(jié)點資源的個數(shù)。1代表單節(jié)點計算2代表分布式計算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼?？墒褂脙?nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實例、驗證數(shù)據(jù)集實例等。
國內(nèi)免費gpu服務(wù)器試用
配置參數(shù)請參見配置環(huán)境變量。準(zhǔn)備運行環(huán)境登錄CPTS控制臺，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“CPTS測試工程”，單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練工程”。選擇資源所屬的集群，單擊“立即創(chuàng)建”。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計算節(jié)點規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計算節(jié)點資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計算節(jié)點資源，并在“計算節(jié)點個數(shù)”中配置計算節(jié)點資源的個數(shù)。1代表單節(jié)點計算2代表分布式計算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼?？墒褂脙?nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實例、驗證數(shù)據(jù)集實例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運行超參。詳細(xì)SDK說明，請在模型訓(xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當(dāng)前算法已預(yù)置訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。
在線機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練
在線機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到新模型，已經(jīng)創(chuàng)建好的模型。預(yù)測學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練完成后，自動訓(xùn)練代碼和部署。預(yù)測完成，可以創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)。前提條件數(shù)據(jù)已完成準(zhǔn)備、配置、訓(xùn)練任務(wù)等操作，確保服務(wù)的正常。創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)查看和配置創(chuàng)建可視化頁面。在模型訓(xùn)練頁面，單擊模型訓(xùn)練任務(wù)所在行，進(jìn)入訓(xùn)練任務(wù)配置界面。單擊左上角“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對話框。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計算節(jié)點規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計算節(jié)點資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計算節(jié)點資源，并在“計算節(jié)點個數(shù)”中配置計算節(jié)點資源的個數(shù)。1代表單節(jié)點計算2代表分布式計算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼。可使用內(nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實例、驗證數(shù)據(jù)集實例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運行超參。詳細(xì)SDK說明，請在模型訓(xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當(dāng)前代碼已預(yù)置訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。超參配置運行超參通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取運行超參，包括標(biāo)簽列、迭代次數(shù)等。
云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺
云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺支持對深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分析，提升模型的準(zhǔn)確性。支持對數(shù)據(jù)進(jìn)行 自動化 模型自動化，生成最大限度為32KB。深度學(xué)習(xí)算法包括深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域模型、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練模型、部署上線。深度學(xué)習(xí)支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征分析，支持車桿支持對模型進(jìn)行學(xué)習(xí)、調(diào)優(yōu)、自動模型上線批處理、模型生成、部署上線。輔助檢測：輔助學(xué)習(xí)提供對端模型訓(xùn)練的模型更新。輔助檢測：保障數(shù)據(jù)流自動化、推理速度高。保障模型收斂預(yù)置模型推理中模型的不同階段，自動停止和調(diào)整，避免出現(xiàn)出錯。批處理輔助分叉：根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集信息，通過自動訓(xùn)練模型生成模型及部署模型，無需人工學(xué)習(xí)。訓(xùn)練模型簡便便捷：基于安全學(xué)習(xí)能力較高的探索，增加模型評估代碼示例。能夠快速部署服務(wù)，無需關(guān)注模型訓(xùn)練及模型部署位置。模型訓(xùn)練：基于MoXing框架實現(xiàn)，同時快速部署上線的在線服務(wù)。MoXing是一個支持自主python語言編寫和自動化搜索能力，在精度和訓(xùn)練過程中收斂，大幅提高模型精度，開發(fā)效率和低配。使用MoXing框架進(jìn)行訓(xùn)練，無需依賴包自動化搜索，訓(xùn)練模型和調(diào)測ModelArts支持的AI引擎。MoXing是一種分布式訓(xùn)練加速框架，支持開發(fā)者在PyCharm界面呈現(xiàn)，方便用戶使用自己編寫的MoXing框架。當(dāng)前ModelArts支持的所有功能列表請參考MoXing支持的常用框架。
深度學(xué)習(xí) 開題報告
深度學(xué)習(xí) 開題報告可以實現(xiàn)訓(xùn)練，旨在幫助用戶實時學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)問題的趨勢。該精度會依據(jù)用戶配置的分析，會對實時的學(xué)習(xí)報告進(jìn)行打分，并不斷優(yōu)化建議，幫助用戶提升用戶體驗。在實際風(fēng)險的同時根據(jù)IT信息的預(yù)測和分析經(jīng)驗，實時了解用戶體驗情況。用戶可以根據(jù)歷史記錄查看所有訓(xùn)練的歷史數(shù)據(jù)。前提條件已在“模型訓(xùn)練”頁面，單擊創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)。單擊“模型訓(xùn)練”，進(jìn)入模型訓(xùn)練頁面。單擊模型訓(xùn)練任務(wù)的名稱，進(jìn)入詳情頁面，單擊創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對話框。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計算節(jié)點規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計算節(jié)點資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計算節(jié)點資源，并在“計算節(jié)點個數(shù)”中配置計算節(jié)點資源的個數(shù)。1代表單節(jié)點計算2代表分布式計算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼?？墒褂脙?nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實例、驗證數(shù)據(jù)集實例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運行超參。
深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本量要多大
深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本量要多大，每次訓(xùn)練一個量化的參數(shù)，組成稀疏方式為：spat=1，3，3。學(xué)習(xí)率：優(yōu)化器類型，取值范圍：1：1。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、中劃線(-)組成，不能以下劃線結(jié)尾，長度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計算節(jié)點規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計算節(jié)點資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計算節(jié)點資源，并在“計算節(jié)點個數(shù)”中配置計算節(jié)點資源的個數(shù)。1代表單節(jié)點計算2代表分布式計算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼?？墒褂脙?nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實例、驗證數(shù)據(jù)集實例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運行超參。詳細(xì)SDK說明，請在模型訓(xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當(dāng)前代碼已預(yù)置訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。超參配置運行超參通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取運行超參，包括標(biāo)簽列、迭代次數(shù)等。運行超參支持輸入多個，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運行超參。