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String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過(guò)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對(duì)象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)中獲得。 表2 返回參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 kind String 訓(xùn)練作業(yè)類型。默認(rèn)使用job。 枚舉值： job：訓(xùn)練作業(yè) hetero_job：異構(gòu)作業(yè)
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
發(fā)布測(cè)試 當(dāng)您配置好意圖后，即可進(jìn)行模型的訓(xùn)練。訓(xùn)練并發(fā)布模型后，該技能才能在機(jī)器人的對(duì)話中生效。 創(chuàng)建訓(xùn)練模型 在“技能管理”頁(yè)面，單擊技能名稱進(jìn)入“配置意圖”頁(yè)面，然后在頁(yè)面上方單擊“發(fā)布測(cè)試”。 單擊“訓(xùn)練模型”。 圖1 訓(xùn)練模型 勾選需要訓(xùn)練發(fā)布的用戶問(wèn)法或者對(duì)話訓(xùn)練集，
創(chuàng)建測(cè)試用例 測(cè)試用例是基于某個(gè)性能壓測(cè)場(chǎng)景建立的測(cè)試模型。 前提條件 已創(chuàng)建PerfTest測(cè)試工程。 已創(chuàng)建測(cè)試用例目錄。 操作步驟 登錄性能測(cè)試服務(wù)控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“PerfTest測(cè)試工程”。 在待編輯PerfTest測(cè)試工程所在行，單擊工程名稱進(jìn)入測(cè)試工程詳情頁(yè)面。
務(wù)組合的復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試，測(cè)試完成后會(huì)為您提供專業(yè)的測(cè)試報(bào)告呈現(xiàn)您的服務(wù)質(zhì)量。 通過(guò)簡(jiǎn)單的四步操作，您就可以完成一次性能測(cè)試。 表1 使用流程 1. 準(zhǔn)備資源組 2. 創(chuàng)建測(cè)試工程 3. 創(chuàng)建測(cè)試任務(wù) 4. 查看測(cè)試報(bào)告 準(zhǔn)備運(yùn)行性能測(cè)試的測(cè)試資源組。 說(shuō)明： 測(cè)試資源組包含共享資源
1.性能測(cè)試只測(cè)不調(diào)：很多測(cè)試同學(xué)提交的性能測(cè)試報(bào)告只是各種參數(shù)的堆砌，而缺乏性能分析與優(yōu)化建議，根本無(wú)法判斷性能測(cè)試的有效性； 2.性能測(cè)試=壓力工具：不少性能測(cè)試人員多年來(lái)只會(huì)使用性能壓力工具（比如已經(jīng)落伍的 LoadRunner），而綜合技能并沒(méi)有系統(tǒng)提升，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到 BAT
decomposition）是解釋學(xué)習(xí)算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學(xué)習(xí)算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學(xué)習(xí)任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測(cè)與真實(shí)結(jié)果的偏離程度，即刻畫(huà)了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣大小的訓(xùn)練集的變動(dòng)所導(dǎo)
py重要參數(shù)的解析： --work-dir：指定訓(xùn)練保存模型和日志的路徑 --resume-from：從預(yù)訓(xùn)練模型chenkpoint中恢復(fù)訓(xùn)練 --no-validate：訓(xùn)練期間不評(píng)估checkpoint --gpus：指定訓(xùn)練使用GPU的數(shù)量（僅適用非分布式訓(xùn)練） --gpu-ids： 指定使用哪一塊GPU（僅適用非分布式訓(xùn)練）
算子部署：Ascend-Operator Deployment 選擇本地部署 算子部署成功： ST測(cè)試 算子的ST測(cè)試主要包括如下2個(gè)步驟： 1.創(chuàng)建并生成ST測(cè)試用例 2.執(zhí)行ST測(cè)試用例 創(chuàng)建ST測(cè)試用例： 右鍵算子根目錄-New cases -ST Case 輸入配置： Format
在深度學(xué)習(xí)的背景下，大多數(shù)正則化策略都會(huì)對(duì)估計(jì)進(jìn)行正則化。估計(jì)的正則化以偏差的增加換取方差的減少。一個(gè)有效的正則化是有利的 ‘‘交易’’，也就是能顯著減少方差而不過(guò)度增加偏差。主要側(cè)重模型族訓(xùn)練的 3 個(gè)情形：（1）不包括真實(shí)的數(shù)據(jù)生成過(guò)程——對(duì)應(yīng)欠擬合和含有偏差的情況，（2）匹
創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 功能介紹 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)接口用于在ModelArts平臺(tái)上啟動(dòng)新的訓(xùn)練任務(wù)。 該接口適用于以下場(chǎng)景：當(dāng)用戶需要基于特定的數(shù)據(jù)集和算法模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，可以通過(guò)此接口創(chuàng)建并配置訓(xùn)練作業(yè)。使用該接口的前提條件是用戶已上傳數(shù)據(jù)集和模型代碼至ModelArts平臺(tái)，并具
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(guò)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(guò)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)建訓(xùn)練作業(yè) 查詢訓(xùn)練作業(yè)列表 查詢訓(xùn)練作業(yè)版本詳情 刪除訓(xùn)練作業(yè)版本 查詢訓(xùn)練作業(yè)版本列表 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)版本 停止訓(xùn)練作業(yè)版本 更新訓(xùn)練作業(yè)描述 刪除訓(xùn)練作業(yè) 獲取訓(xùn)練作業(yè)日志的文件名 查詢預(yù)置算法 查詢訓(xùn)練作業(yè)日志 父主題： 訓(xùn)練管理（舊版）
2023數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽 數(shù)字城市設(shè)計(jì)賽道發(fā)布 城市專區(qū) 華為云福州創(chuàng)新中心 鯤鵬賽道訓(xùn)練營(yíng)啟動(dòng)儀式 2023數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽·數(shù)字城市設(shè)計(jì)賽道正式發(fā)布 新時(shí)代·新要求 當(dāng)下，“數(shù)字城市”的概念正在中國(guó)大地上迅速普及，全國(guó)各地在打造城市管理頂層架構(gòu)、創(chuàng)新規(guī)劃建設(shè)模式、加速技術(shù)和應(yīng)用融合等方面進(jìn)行著積極地探索與實(shí)踐。
run.sh腳本測(cè)試ModelArts訓(xùn)練整體流程 自定義容器在ModelArts上訓(xùn)練和本地訓(xùn)練的區(qū)別如下圖： 圖1 本地與ModelArts上訓(xùn)練對(duì)比 ModelArts上進(jìn)行訓(xùn)練比本地訓(xùn)練多了一步OBS和容器環(huán)境的數(shù)據(jù)遷移工作。 增加了和OBS交互工作的整個(gè)訓(xùn)練流程如下： 建
夾角；最后是從導(dǎo)數(shù)這個(gè)視角來(lái)再次認(rèn)識(shí)斜率的概念，這里實(shí)際上就是直線縱坐標(biāo)隨橫坐標(biāo)的瞬時(shí)變化率。認(rèn)識(shí)斜率概念不僅僅是對(duì)今后的學(xué)習(xí)起著很重要的作用，而且對(duì)今后學(xué)習(xí)的一些數(shù)學(xué)的重要的解題的方法，也是非常有幫助的。 直線對(duì)x軸的傾斜角α的正切值tanα稱為該
創(chuàng)建單機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel） 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，訓(xùn)練時(shí)間也隨之增加。為了提高訓(xùn)練效率，需要采用高效的并行計(jì)算方法。在單機(jī)環(huán)境下，如何充分利用多塊GPU卡的計(jì)算能力成為一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本章節(jié)將介紹基于PyTorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練方法，通過(guò)
在創(chuàng)建分布式訓(xùn)練作業(yè)前，建議提前安裝所有的pip依賴，否則，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)大于10時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)刪除pip源配置，當(dāng)訓(xùn)練過(guò)程中涉及pip install操作時(shí)可能會(huì)訓(xùn)練失敗。 提前安裝依賴，確保所有依賴包在訓(xùn)練前已安裝完成，可以避免因節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多導(dǎo)致pip源配置被刪除而引發(fā)訓(xùn)練失敗，提升訓(xùn)練作業(yè)的穩(wěn)定性和效率。
SFS Turbo性能測(cè)試 fio是一個(gè)開(kāi)源的I/O壓力測(cè)試工具，可以使用fio工具對(duì)SFS Turbo進(jìn)行吞吐量和IOPS的性能測(cè)試。 前提條件 已在云服務(wù)器上安裝fio工具。fio可從官網(wǎng)或GitHub下載。 注意和說(shuō)明 測(cè)試性能依賴client和server之間的網(wǎng)絡(luò)帶寬及文件系統(tǒng)的容量大小。
