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模型训练简介 - 网络智能体
新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦
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线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? - AI开发平台ModelArts
线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的,模型支持下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业,单击名称进入详情页,获取训练输出路径。
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自动学习训练后的模型是否可以下载? - AI开发平台ModelArts
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练
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深度学习模型优化
项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向:人工智能 工作地点: 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术,包括神经网络结构设计,NAS搜索算法,训练算法优化,AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术业
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深度学习模型训练流程思考
代码实现6,7,8中的设计 使用超参优化工具(NNI)寻找最优超参组合 模型初步训练 改进:根据初步训练的效果指标判断是数据集问题还是模型结构或深度问题 数据集问题,想办法进一步清洗补充数据集 模型结构问题,尝试更换或者NNI搜索更优模型;模型深度问题,尝试增加backbone的卷积通道层数或者复制增加layers
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
模型训练 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
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如何提升模型训练效果? - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
“训练设置”对话框中,选择训练使用的“计算规格”,单击“下一步”进入配置页,确认规格后单击“提交”开始模型训练。 预测分析类型的自动学习,只支持使用“自动学习专用实例CPU(8U)”训练模型。 训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 图1
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模型训练 - 网络智能体
模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
模型训练 完成音频标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。因此在发布训练之前,请确保已标注的音频符合要求,否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在开始训练之前,需要设置训练参数,然后再开始模型的自动训练。
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
模型训练 完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页
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创建和训练模型 - CodeArts IDE Online
epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行部署上线的操作。 父主题:
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击物体
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001(xxx)”,下一个版本为“V002(xxx)”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行部署上线的操作。
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
度最高的版本进行再训练,可以加快模型收敛速度,提高训练精度。 无 最大训练时长(分钟) 即最大训练时长,在该时长内若训练还未完成,则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出,建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间,2000张图片的训练集建议选择运行1小时以上。
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
模型训练 模型训练中除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间,参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求,提升开发者模型训练的开发
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
模型训练 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。由于用于训练的图片,至少有2种以上的分类,每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前,请确保已标注的图片符合要求,否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面,
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行部署上线的操作。
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run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 - AI开发平台ModelArts
增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具,如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。
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自动学习模型训练图片异常? - AI开发平台ModelArts
自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明
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自动学习为什么训练失败? - AI开发平台ModelArts
声音分类训练失败请检查音频格式是否为16bit的WAV格式。 还无法排除故障,建议您提交工单,由专业工程师为您服务。 父主题: 模型训练
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ModelArts训练好后的模型如何获取? - AI开发平台ModelArts
ModelArts训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: 功能咨询
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使用模型训练服务快速训练算法模型 - 网络智能体
使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例,介绍模型训练服务使用的全流程,包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证,使开发者快速熟悉模型训练服务。
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本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 - AI开发平台ModelArts
图30 终止训练作业 步骤5:清除相应资源 为避免产生不必要的费用,在完成试用后,建议您删除相关资源,如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook:在“Notebook”页面,单击对应实例操作列的“停止”。
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模型训练 - 网络智能体
模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程,无需关注,下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”,进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程,这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程,本次不使用。
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模型训练服务首页 - 网络智能体
模型训练服务首页 如何回到模型训练服务首页? 创建项目公开至组的参数是什么含义? 父主题: 常见问题
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创建联邦学习工程 - 网络智能体
创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练
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创建工程 - 网络智能体
创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时,将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”,自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。 创建联邦学习工程步骤如下。