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地图-功能介绍:模型训练

地图-功能介绍:模型训练

时间：2025-02-12 14:52:48

地图 PIE-Engine AI部署

模型训练

模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。

图15 训练指标和中间结果可视化

图16 训练过程资源监控

支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。

图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控

支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。
集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。

图18 部分深度学习模型参数

一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。

图19 模型部署发布平台

平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单景解译及批量解译，提供解译结果可视化展示以统计分析。

图20 面向业务场景的遥感影像在线单景智能解译

图21 面向业务场景的遥感影像在线批量（右）智能解译

图22 解译结果统计分析

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