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深度学习模型在线训练

猜你喜欢:深度学习模型在线训练的基本模式是机器学习的重要手段,当训练 数据集 在进行模型训练时,会使用一定的参数,为了提升训练性能,用户可以根据自己的模型调整数据。MoXing是一套用于超参数的分布式训练场景,在超参数下增加超参,增加超参、搜索空间、超参支持某个超参的最优超参组合,可以极大地提高模型训练的精度。在模型训练服务首页右下角的浮框中,选择一个或多个模型版本。然后单击“创建”,完成模型训练的创建。也可以在左侧训练工程列表中,选择“训练管理>训练任务”,单击训练任务名称,进入训练任务详情页。更多标题相关内容,可点击查看

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猜您想看:单击界面右上角的“创建”,弹出“创建训练任务”对话框。只能以字母(A~Za~z)开头,由字母、数字(0~9)、下划线(_)、(-)组成,不能以下划线结尾,长度范围为。描述训练任务的描述信息。任务运行环境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定义引擎通过引擎的 镜像 地址自定义增加引擎。更多标题相关内容,可点击查看

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智能推荐:主入口训练任务的入口文件及入口函数。计算节点规格模型训练服务提供的计算节点资源,包括CPU和GPU。用户可以单击选定计算节点资源,并在“计算节点个数”中配置计算节点资源的个数。1代表单节点计算2代表分布式计算,开发者需要编写相应的调用代码。可使用内置的MoXing分布式训练加速框架进行训练,训练算法需要符合MoXing程序结构。通过调用SDK(get_hyper_param)获取数据集相关的超参,包括训练数据集实例、验证数据集实例等。更多标题相关内容,可点击查看

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