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  • tensorflow预训练模型 内容精选 换一换
  • 云知识 大V讲堂——训练语言模型 大V讲堂——训练语言模型 时间:2020-12-15 16:31:00 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。
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    调试分布式训练。 了解更多 收起 展开 模型训练加速 收起 展开 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战,华为云提供了基于对象存储服务 OBS +高性能文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案。 了解更多 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程,小白也能快速上手。
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  • tensorflow预训练模型 相关内容
  • ModelArts训练管理 ModelArts训练管理 ModelArts训练管理模块用于创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。 M
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    使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间:2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求
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  • 华为云计算 云知识 模型训练与平台部署(Mindspore-TF) 模型训练与平台部署(Mindspore-TF) 时间:2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上,并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者
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    练 NAIE训练平台预置多种集成通信模型服务,Zero编码,让开发者无须AI经验也可快速完成网络领域模型的开发和训练 向导式开发提升模型开发效率,开放协同支持多框架 从数据准备,特征提取,模型训练,到上线发布,提供端到端的IDE向导式开发环境,提升模型开发效率;支持各种主流算法
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    云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间:2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景,检测道路上人和车的位置。
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    Gallery中,共享给其他用户使用。 资产集市 > 模型:共享了ModelArts模型 HiLens 技能。 AI Gallery的模型模块包括ModelArts模型和HiLens技能,支持发布和订阅共享的模型。在AI Gallery的“模型”中,可以查找您想要的ModelArts模型或HiLens技能,订阅
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    1') 训练作业的“/cache”目录是否安全? ModelArts训练作业的程序运行在容器中,容器挂载的目录地址是唯一的,只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小
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    分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 产品优势 一站式 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。
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    介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 了解详情 示例:创建DDP分布式训练PyTorch+NPU) 介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 了解详情 训练作业常见问题 创建训练作业常见问题
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    了解详情 使用自定义镜像训练作业 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 了解详情 使用自定义镜像创建AI应用
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    分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部
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    k_MLlib、MXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 4.评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整
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    ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 一站式 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、
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    华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理(即模型管理和部署上线)支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架,TensorFlowMXNetCaffe、Spark_Mllib
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    ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练模型部署都可以在Mo
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    华为云计算 云知识 AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 时间:2020-12-08 09:26:40 AI开发平台 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力
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    BS,从OBS导入模型创建为AI应用。 制作模型包,则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。
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    通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的 语音识别 神经网络,并且熟悉整个处理流程,包括数据预处理、模型训练模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备:登录华为云账号 1.OBS准备 2.ModelArts应用 3.开始语音识别操作 4.开始语言模型操作 温馨提示:
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    LLM和KG的融合路线,可分为以下类型: 第一种融合路线是KG增强LLM,可在LLM训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM训练为例,一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入,并遮盖其实体或者关系来进行训练,使模型训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是L
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