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型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow(也称工作流)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆来自:专题
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不断尝试调整超参来迭代模型;或在实验阶段,有一个可以优化训练的性能的想法,则会回到开发阶段,重新优化代码。模型开发部分过程可见下图。 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通来自:专题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。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。来自:百科
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略,自动调整资源。现支持调节云服务器数量和弹性IP带宽大小。 当用户的业务对带宽资源有强依赖,如某 视频直播 网站,每天不同时段流量不同,需要每天定时调整带宽资源。 弹性伸缩 AS 弹性伸缩(Auto Scaling)可根据用户的业务需求和预设策略,自动调整计算资源,使云服务器数量自来自:百科