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务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案,辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练,助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景,提
模的云原生AI算力集群,提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力,满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用。 ModelArts Lite又分以下2种形态: ModelArts Lite Server提供不
将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一,其任务是用框去标出图像中物体的位置,并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下,定制识别出每个物体的位置、数量、名称,适合图片中有多个主体的场景,针对下图检测出图片包含树和汽车。 图2 物体检测
端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理
化的高性能文件系统,详细介绍可以参见并行文件系统。 在ModelArts运行态的Notebook容器中,采用动态挂载特性,将OBS对象存储模拟成本地文件系统。其本质是通过挂载工具,将对象协议转为POSIX文件协议。挂载后应用层可以在容器中正常操作OBS对象。 动态挂载适用于哪些使用场景
入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
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AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行
int,一般不建议用户修改 gamma TPE算法的一定分位数,用于划分l(x)和g(x) float,范围(0,1),一般不建议用户修改 模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法,是随机搜索中一个简单但有效的变体,它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法
在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子: 表1 数据扩增算子介绍 算子 算子说明 高级 AddNoise 添加噪声,模拟常见采集设备在采集图片过程中可能会产生的噪声。 noise_type:添加噪声的分布类型,Gauss为高斯噪声,Laplace为拉普拉斯噪
方便用户灵活调整规格资源;可以初期存储使用量较小时选择小存储,可以在创建完成后根据需要扩充EVS容量;使用动态挂载OBS将OBS对象存储模拟成本地文件系统;还可以在Notebook异常时查看实例的事件定位等,具体参见管理Notebook实例。 ModelArts CLI,集成在
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解析请参考以下: bayes_opt_search:贝叶斯优化(SMAC) tpe_search:TPE算法 anneal_search:模拟退火算法(Anneal) 提交创建算法完成后即可执行下一步,创建训练作业。 创建训练作业 登录ModelArts控制台,参考创建生产训练作
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1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。