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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
数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。 训练数据的csv文件不能包含表头,否则会导致训练失败。 父主题: 准备数据
开发者可利用平台的数据集训练自己的模型,或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件,为训练环境提供标注样本,支撑模型训练;算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库,模型库
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,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现声音分类
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,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现物体检测
训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题: 训练管理(旧版)
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,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类
创建训练任务,详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息,支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2(模型训练任务) 根据训练状态快速检索训练任务。
自同一个分布就会很好。 但由于深度学习算法需要大量的训练数据,为了获取更大规模的训练数据集,我们可以采用当前流行的各种创意策略,例如,网页抓取,代价就是训练集数据与验证集和测试集数据有可能不是来自同一分布。但只要遵循这个经验法则,你就会发现机器学习算法会变得更快。我会在后面的课程中更加详细地解释这条经验法则。
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后,可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置,训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息,可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出行的问题。 表2
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
数据上进行微调,从而加速和改善深度学习模型的训练。 预训练的原理 预训练的基本思想是,通过在无标签数据上进行训练,使深度学习模型能够学习到一些有用的特征表示。具体而言,预训练分为两个阶段:无监督预训练和监督微调。 在无监督预训练阶段,深度学习模型通过自编码器、受限玻尔兹曼机(Restricted
用户还可以创建训练作业的数量。 jobs jobs结构数组 训练作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 训练作业的运行数量上限。 表4 jobs属性列表 参数 参数类型 说明 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称。
会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 无成功响应参数。 表2 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg
如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 project_id 是 String
训练前卡死 作业为多节点训练,且还未开始训练时发生卡死,可以在代码中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO",查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码,检查是否有参数中未传入“
Engineer》考试费用;参与直播互动、完成交流群学习打卡任务、参加训练营结营赛以及在论坛发帖留言均有机会赢取价值300USD的考试券。 10天的DevOps训练营亮点在哪里? 答:首先,10天打卡的学习任务紧紧围绕《HCIP-Cloud Service DevOps Engineer》在线学习课程设计;特邀华为
训练中途卡死 问题现象1 检测每个节点日志是否有报错信息,某个节点报错但作业未退出导致整个训练作业卡死。 解决方案1 查看报错原因,解决报错。 问题现象2 作业卡在sync-batch-norm中或者训练速度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm,多机会慢,因