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當(dāng)前服務(wù)提供安全帽檢測(cè)預(yù)置模型“saved_model.pb”，請(qǐng)勾選預(yù)訓(xùn)練模型。 確認(rèn)信息后，單擊“開始訓(xùn)練”。 圖1 模型訓(xùn)練 模型訓(xùn)練一般需要運(yùn)行一段時(shí)間，等模型訓(xùn)練完成后，“應(yīng)用開發(fā)>模型訓(xùn)練”頁面下方顯示訓(xùn)練詳情。 查看訓(xùn)練詳情 模型訓(xùn)練完成后，可在“應(yīng)用開發(fā)>模型訓(xùn)練”頁面查看“訓(xùn)練詳情”。
三、訓(xùn)練模型 數(shù)據(jù)和代碼準(zhǔn)備完成后，您可以創(chuàng)建一個(gè)訓(xùn)練作業(yè) 例如：下載mindspore源碼https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/inceptionv4 填寫配置訓(xùn)練參數(shù)后，單擊“Apply
保障用戶訓(xùn)練作業(yè)的長穩(wěn)運(yùn)行 提供訓(xùn)練作業(yè)斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)與增量訓(xùn)練能力，即使訓(xùn)練因某些原因中斷，也可以基于checkpoint接續(xù)訓(xùn)練，保障需要長時(shí)間訓(xùn)練的模型的穩(wěn)定性和可靠性，避免重新開始訓(xùn)練耗費(fèi)的時(shí)間與計(jì)算成本 支持訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用SFS Turbo文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)掛載，訓(xùn)練作業(yè)產(chǎn)生的
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 AI建模與訓(xùn)練平臺(tái) AI建模與訓(xùn)練平臺(tái) 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 杭州 AI建模與訓(xùn)練平臺(tái) 人工智能 杭州 項(xiàng)目簡介 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來越多的行業(yè)開始使用人工智能做智能化轉(zhuǎn)型。
模型訓(xùn)練 模型訓(xùn)練 如果您缺少自有模型訓(xùn)練平臺(tái)，可以基于ModelArts進(jìn)行模型在線訓(xùn)練。 根據(jù)場景選擇適用的攝像機(jī)。 在首頁導(dǎo)航欄，進(jìn)入“選擇攝像機(jī)型號(hào)”頁面。
數(shù)。 模型訓(xùn)練結(jié)束后，訓(xùn)練模型以及相關(guān)輸出信息需保存在OBS路徑。“輸出”數(shù)據(jù)默認(rèn)配置為模型輸出，代碼參數(shù)為“train_url”，也支持用戶根據(jù)1的算法代碼自定義輸出路徑參數(shù)。 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，填寫輸入路徑和輸出路徑。 訓(xùn)練輸入選擇對(duì)應(yīng)的OBS路徑或者數(shù)據(jù)集路徑，訓(xùn)練輸出選擇對(duì)應(yīng)的OBS路徑。
在ModelArts中訓(xùn)練好的模型如何獲??？ 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會(huì)存儲(chǔ)至用戶指定的OBS路徑中，供用戶下載。 父主題： Standard模型訓(xùn)練
模型訓(xùn)練必備要素包括訓(xùn)練代碼、訓(xùn)練框架、訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練代碼包含訓(xùn)練作業(yè)的啟動(dòng)文件或啟動(dòng)命令、訓(xùn)練依賴包等內(nèi)容。 當(dāng)使用預(yù)置框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，訓(xùn)練代碼的開發(fā)規(guī)范可以參考開發(fā)用于預(yù)置框架訓(xùn)練的代碼。 當(dāng)使用自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，訓(xùn)練代碼的開發(fā)規(guī)范可以參考開發(fā)用于自定義鏡像訓(xùn)練的代碼。
模型訓(xùn)練 企業(yè)A在完成特征選擇后，可以單擊右下角的“啟動(dòng)訓(xùn)練”按鈕，配置訓(xùn)練的超參數(shù)并開始訓(xùn)練。 等待訓(xùn)練完成后就可以看到訓(xùn)練出的模型指標(biāo)。 模型訓(xùn)練完成后如果指標(biāo)不理想可以重復(fù)調(diào)整7、8兩步的所選特征和超參數(shù)，直至訓(xùn)練出滿意的模型。
后續(xù)，華為云還將陸續(xù)發(fā)布多模態(tài)、科學(xué)計(jì)算等超大預(yù)訓(xùn)練模型。 華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家、IEEE Fellow田奇表示：“預(yù)訓(xùn)練大模型是解決AI應(yīng)用開發(fā)定制化和碎片化的重要方法。
的替代品。在此背景下，OpenAI的 GPT預(yù)訓(xùn)練模型被提出。GPT 模型也采用了兩階段，第一階段利用無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)，第二階段通過有監(jiān)督的微調(diào)模式解決下游任務(wù)，這是一種半監(jiān)督的方法，結(jié)合了非監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練模型和監(jiān)督的微調(diào)模型，來學(xué)習(xí)一種通用的表示法。 圖 3 GPT的模型結(jié)構(gòu)
訓(xùn)練輪數(shù)是指需要完成全量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的次數(shù)。訓(xùn)練輪數(shù)越大，模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的迭代步數(shù)就越多，可以學(xué)得更深入，但過高會(huì)導(dǎo)致過擬合；訓(xùn)練輪數(shù)越小，模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的迭代步數(shù)就越少，過低則會(huì)導(dǎo)致欠擬合。 您可根據(jù)任務(wù)難度和數(shù)據(jù)規(guī)模進(jìn)行調(diào)整。一般來說，如果目標(biāo)任務(wù)的難度較大或數(shù)據(jù)量級(jí)很小，可以使用較大的訓(xùn)練輪數(shù)，反之可以使用較小的訓(xùn)練輪數(shù)。
聽眾受益 1、了解華為視覺預(yù)訓(xùn)練模型總體情況和最新進(jìn)展； 2、了解通用視覺AI相關(guān)落地部署流程以及關(guān)鍵難題； 3、了解如何利用華為平臺(tái)，高效開展AI方面的研究。
華為HiLens支持的模型必須是ModelArts訓(xùn)練出的模型嗎？ 不一定要用Modelarts訓(xùn)練出的模型，也可以本地訓(xùn)練。
方案架構(gòu) 該解決方案使用函數(shù)工作流 FunctionGraph，幫助用戶基于PyTorch NPU快速在AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts上部署開源大模型推理服務(wù)。
如何將在ModelArts中訓(xùn)練好的模型下載或遷移到其他賬號(hào)？ 通過訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練好的模型可以下載，然后將下載的模型上傳存儲(chǔ)至其他賬號(hào)對(duì)應(yīng)區(qū)域的OBS中。 獲取模型下載路徑 登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型訓(xùn)練 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 在訓(xùn)
ControlNet... AI說 為醫(yī)生打造專屬數(shù)字分身! AIGC：人工智能生成內(nèi)容的崛起與未... ModelArts JupyterLab常見問題解決... 聊聊超級(jí)快的圖上多跳過濾查詢 查看更多 收起 場景化AI案例，AI落地零門檻 AI達(dá)人 馬上申請(qǐng) 多樣化AI資產(chǎn)，AI開發(fā)更高效 資產(chǎn)貢獻(xiàn)榜
增量模型訓(xùn)練 什么是增量訓(xùn)練 增量訓(xùn)練（Incremental Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種訓(xùn)練方法，它允許人工智能（AI）模型在已經(jīng)學(xué)習(xí)了一定知識(shí)的基礎(chǔ)上，增加新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)到當(dāng)前訓(xùn)練流程中，擴(kuò)展當(dāng)前模型的知識(shí)和能力，而不需要從頭開始。 增量訓(xùn)練不需要一次性存儲(chǔ)所有的
基模型基于自定義化合物數(shù)據(jù)，對(duì)盤古藥物分子大模型進(jìn)行增量預(yù)訓(xùn)練，提升化合物表征精度。 登錄盤古輔助制藥平臺(tái)，選擇“AI模型”。 圖1 AI模型 單擊“創(chuàng)建模型”，設(shè)置相關(guān)參數(shù)信息。 表1 參數(shù)說明 參數(shù) 說明 名稱 模型名稱。
管理訓(xùn)練實(shí)驗(yàn) 訓(xùn)練實(shí)驗(yàn) 當(dāng)訓(xùn)練作業(yè)的數(shù)量較多時(shí)，可能會(huì)遇到難以快速定位作業(yè)或不便跟蹤的情況。為了便于管理訓(xùn)練作業(yè)，我們引入了訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)的概念，類似于對(duì)訓(xùn)練作業(yè)進(jìn)行分組管理。用戶可以根據(jù)需求將作業(yè)歸類到不同的訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)分類管理。每個(gè)訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)可以包含多個(gè)同類型的作業(yè)。 在管理訓(xùn)練實(shí)
如何在ModelArts訓(xùn)練作業(yè)中加載部分訓(xùn)練好的參數(shù)？ 在訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，需要從預(yù)訓(xùn)練的模型中加載部分參數(shù)，初始化當(dāng)前模型。請(qǐng)您通過如下方式加載： 通過如下代碼，您可以查看所有的參數(shù)。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import
如何判斷盤古大模型訓(xùn)練狀態(tài)是否正常 判斷訓(xùn)練狀態(tài)是否正常，通?？梢酝ㄟ^觀察訓(xùn)練過程中Loss（損失函數(shù)值）的變化趨勢(shì)。損失函數(shù)是一種衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)結(jié)果之間的差距的指標(biāo)，正常情況下越小越好。 您可以從平臺(tái)的訓(xùn)練日志中獲取到每一步的Loss，并繪制成Loss曲線，來觀察其變化
濾，快速查找訓(xùn)練作業(yè)。 在“訓(xùn)練作業(yè)”列表中，單擊作業(yè)名稱，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)詳情頁。 在訓(xùn)練作業(yè)詳情頁的左側(cè)，可以查看此次訓(xùn)練作業(yè)的基本信息和算法配置的相關(guān)信息。 訓(xùn)練作業(yè)基本信息 表1 訓(xùn)練作業(yè)基本信息 參數(shù) 說明 “作業(yè)ID” 訓(xùn)練作業(yè)唯一標(biāo)識(shí)。 “作業(yè)狀態(tài)” 訓(xùn)練作業(yè)狀態(tài)。 說明：
裝的Ascend RUN包，或者設(shè)置一些訓(xùn)練運(yùn)行時(shí)額外需要的全局環(huán)境變量。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)日志 在訓(xùn)練作業(yè)詳情頁，訓(xùn)練日志窗口提供日志預(yù)覽、日志下載、日志中搜索關(guān)鍵字、系統(tǒng)日志過濾能力。 預(yù)覽 系統(tǒng)日志窗口提供訓(xùn)練日志預(yù)覽功能，如果訓(xùn)練作業(yè)有多個(gè)節(jié)點(diǎn)，則支持查看不同計(jì)算節(jié)點(diǎn)的日
分布式訓(xùn)練功能介紹 分布式訓(xùn)練 分布式訓(xùn)練是指在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)（如多臺(tái)服務(wù)器或GPU設(shè)備）上并行執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，以加快模型訓(xùn)練速度或處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算模型的一部分，然后通過通信機(jī)制將計(jì)算結(jié)果同步，最終完成整個(gè)模型的訓(xùn)練。這種方式可
訓(xùn)練作業(yè)創(chuàng)建失敗報(bào)錯(cuò)： 準(zhǔn)備階段超時(shí)?？赡茉蚴强鐓^(qū)域算法同步或者創(chuàng)建共享存儲(chǔ)超時(shí) 訓(xùn)練作業(yè)已排隊(duì)，正在等待資源分配 訓(xùn)練作業(yè)排隊(duì)失敗 訓(xùn)練作業(yè)開始運(yùn)行 訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行成功 訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行失敗 訓(xùn)練作業(yè)被搶占 系統(tǒng)檢測(cè)到您的作業(yè)疑似卡死，請(qǐng)及時(shí)前往作業(yè)詳情界面查看并處理 訓(xùn)練作業(yè)已重啟
可能是模型訓(xùn)練輪數(shù)過多，產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象，應(yīng)減少訓(xùn)練輪次。通常來說預(yù)訓(xùn)練的訓(xùn)練輪次在1-2之間即可，不需要訓(xùn)練太多輪次。 模型loss遲遲不下降，或隱約有上升的趨勢(shì)。 可能是學(xué)習(xí)率設(shè)置的過大，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練初期就已經(jīng)偏離最優(yōu)路線，難以學(xué)到最優(yōu)點(diǎn)。建議減小學(xué)習(xí)率重新訓(xùn)練。 訓(xùn)練初期loss波動(dòng)較大，grad
構(gòu)建增量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 獲取源數(shù)據(jù) 金融領(lǐng)域增量預(yù)訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)主要包含通用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和金融行業(yè)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。本案例推薦的開源數(shù)據(jù)集如下： 通用中文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)（CCI 3.0-HQ）： 基于CCI 3.0語料庫，BAAI進(jìn)一步進(jìn)行加工，通過兩階段混合過濾管道開發(fā)，顯著提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量
