moxing
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(shí)，會(huì)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(chǎng)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(gè)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(yè)右下角的浮框中，選擇一個(gè)或多個(gè)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(yè)。單擊界面右上角的“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對(duì)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(zhǎng)度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)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(guò)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(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)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(guò)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(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。
國(guó)內(nèi)免費(fèi)gpu服務(wù)器試用
配置參數(shù)請(qǐng)參見配置環(huán)境變量。準(zhǔn)備運(yùn)行環(huán)境登錄CPTS控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“CPTS測(cè)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(zhǎng)度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)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(guò)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(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)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(guò)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(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過(guò)“增加”和圖標(biāo)，來(lái)增加或刪除運(yùn)行超參。詳細(xì)SDK說(shuō)明，請(qǐng)?jiān)谀Ｐ陀?xùn)練服務(wù)首頁(yè)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(cè)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(cè)學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練完成后，自動(dòng)訓(xùn)練代碼和部署。預(yù)測(cè)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(yè)面。在模型訓(xùn)練頁(yè)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(duì)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(zhǎng)度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)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(guò)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(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)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(guò)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(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過(guò)“增加”和圖標(biāo)，來(lái)增加或刪除運(yùn)行超參。詳細(xì)SDK說(shuō)明，請(qǐng)?jiān)谀Ｐ陀?xùn)練服務(wù)首頁(yè)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(cè)試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。超參配置運(yùn)行超參通過(guò)調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取運(yùn)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(tái)
云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)支持對(duì)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，提升模型的準(zhǔn)確性。支持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 自動(dòng)化 模型自動(dòng)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(duì)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)、調(diào)優(yōu)、自動(dòng)模型上線批處理、模型生成、部署上線。輔助檢測(cè)：輔助學(xué)習(xí)提供對(duì)端模型訓(xùn)練的模型更新。輔助檢測(cè)：保障數(shù)據(jù)流自動(dòng)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(dòng)停止和調(diào)整，避免出現(xiàn)出錯(cuò)。批處理輔助分叉：根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集信息，通過(guò)自動(dòng)訓(xùn)練模型生成模型及部署模型，無(wú)需人工學(xué)習(xí)。訓(xùn)練模型簡(jiǎn)便便捷：基于安全學(xué)習(xí)能力較高的探索，增加模型評(píng)估代碼示例。能夠快速部署服務(wù)，無(wú)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(shí)現(xiàn)，同時(shí)快速部署上線的在線服務(wù)。MoXing是一個(gè)支持自主python語(yǔ)言編寫和自動(dòng)化搜索能力，在精度和訓(xùn)練過(guò)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(wú)需依賴包自動(dòng)化搜索，訓(xùn)練模型和調(diào)測(cè)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(qǐng)參考MoXing支持的常用框架。
深度學(xué)習(xí) 開題報(bào)告
深度學(xué)習(xí) 開題報(bào)告可以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練，旨在幫助用戶實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)問(wèn)題的趨勢(shì)。該精度會(huì)依據(jù)用戶配置的分析，會(huì)對(duì)實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)報(bào)告進(jìn)行打分，并不斷優(yōu)化建議，幫助用戶提升用戶體驗(yàn)。在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)根據(jù)IT信息的預(yù)測(cè)和分析經(jīng)驗(yàn)，實(shí)時(shí)了解用戶體驗(yàn)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(yè)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(yè)面。單擊模型訓(xùn)練任務(wù)的名稱，進(jìn)入詳情頁(yè)面，單擊創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對(duì)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(zhǎng)度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)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(guò)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(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)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(guò)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(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過(guò)“增加”和圖標(biāo)，來(lái)增加或刪除運(yùn)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(gè)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(zhǎng)度范圍為。描述訓(xùn)練任務(wù)的描述信息。任務(wù)運(yùn)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(guò)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(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)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(guò)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(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過(guò)“增加”和圖標(biāo)，來(lái)增加或刪除運(yùn)行超參。詳細(xì)SDK說(shuō)明，請(qǐng)?jiān)谀Ｐ陀?xùn)練服務(wù)首頁(yè)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(cè)試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。超參配置運(yùn)行超參通過(guò)調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取運(yùn)行超參，包括標(biāo)簽列、迭代次數(shù)等。運(yùn)行超參支持輸入多個(gè)，可以通過(guò)“增加”和圖標(biāo)，來(lái)增加或刪除運(yùn)行超參。