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行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索
对于用户希望优化的超参，需在“超参”设置中定义，可以给定名称、类型、默认值、约束等，具体设置方法可以参考表6。 单击勾选“自动搜索”，为算法设置算法搜索功能。自动搜索作业运行过程中，ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数，朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在
），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平 图1 自动学习流程
列显卡进行了训练/推理性能优化，可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型，AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。 Transformers库介绍 AI Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Trans
MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、数据工程、模型构建、部署落地
能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的AI开
自动模型优化（AutoSearch） 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
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
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training
欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。
TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。
服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足，镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像，减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
Workflow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，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward
以TFServing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统，提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数，原生TFServing镜像可以快速启动提供服务，并支持gRPC和HTTP
真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常
如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中，yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度，yolo5 算法中没有看到相关支持的信息，需要在自定义算法进行使用。 父主题： Standard数据管理
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