穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡的模型訓(xùn)練 穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡的模型訓(xùn)練 支持萬節(jié)點計算集群管理 大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力,加速大模型研發(fā) 多應(yīng)用場景全覆蓋,AI智能平臺助力業(yè)務(wù)成功 多應(yīng)用場景全覆蓋,AI智能平臺助力業(yè)務(wù)成功 大模型 實現(xiàn)智能回答、聊天機(jī)器人、自動摘要、機(jī)器翻譯、文本分類等任務(wù)
提供昇騰版大模型工具鏈,大模型100%覆蓋遷移 提供昇騰大模型原生應(yīng)用開發(fā)工具鏈及三方大模型工具鏈,支持大模型調(diào)優(yōu)&工具鏈集成,豐富用戶選擇。 AIGC AIGC場景模型推理使用昇騰芯片對比友商性能明顯提升 模型轉(zhuǎn)換 分鐘級模型轉(zhuǎn)換,提供模型轉(zhuǎn)換工具一鍵轉(zhuǎn)換成mindpore格式。 自動調(diào)優(yōu) 自動圖優(yōu)化,生
廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
718B深度思考模型 高效訓(xùn)推 覆蓋全鏈路的訓(xùn)推工具 負(fù)載均衡 多維度負(fù)載均衡策略 安全防護(hù) 支持模型加密與模型混淆保護(hù) 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說明 訓(xùn)練和部署盤古系列模型、三方開源模型請登錄 ModelArts Studio控制臺 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說明 訓(xùn)練和部署盤古系列模型、三方開源模型請登錄
文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)
AI開發(fā)平臺ModelArts入門 AI平臺ModelArts入門 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 購買 控制臺 專家咨詢
盤古大模型 盤古大模型 大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 支持百模千態(tài)的大模型工具鏈平臺,構(gòu)建規(guī)模化可復(fù)制的行業(yè)大模型解決方案,深入行業(yè)解決行業(yè)難題 支持百模千態(tài)的大模型工具鏈平臺,構(gòu)建規(guī)?;蓮?fù)制的行業(yè)大模型解決方案,深入行業(yè)解決行業(yè)難題
數(shù)據(jù)+AI多應(yīng)用場景全覆蓋,助力業(yè)務(wù)成功 數(shù)據(jù)+AI多應(yīng)用場景全覆蓋,助力業(yè)務(wù)成功 數(shù)據(jù)工程 高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù),通過并行計算加速數(shù)據(jù)處理過程,如數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和聚合 分布式機(jī)器學(xué)習(xí) Ray支持分布式訓(xùn)練和調(diào)優(yōu),可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型,使得模型訓(xùn)練更加高效 大模型 使用大
加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過程,聚焦根技術(shù),為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過程,聚焦根技術(shù),為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 多樣性算力調(diào)度 全局統(tǒng)籌,提升算力效率 · 統(tǒng)一納管調(diào)度異構(gòu)算力資源 · 千億模型訓(xùn)練算力利用率提升47%
,只需人工提供極少量的標(biāo)注數(shù)據(jù),通過平臺的自動標(biāo)注功能,能夠提升50%的標(biāo)注效率,節(jié)省人力及時間成本;3、解決模型訓(xùn)練門檻高問題,可視化的模型訓(xùn)練界面,自動推薦訓(xùn)練參數(shù),5分鐘快速上手,模型訓(xùn)練成本降低70%;4、克服算法只能解決單一業(yè)務(wù)場景問題,通過拖拽的方式將多個模型串聯(lián)起來
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一,人臉識別服務(wù) 人臉識別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證:需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證,才能夠正常使用人臉識別服務(wù);
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會動員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進(jìn)的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā):我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務(wù),幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移:我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗積累,構(gòu)建了大模型三個方面的差異化競爭力,盤古大模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
產(chǎn)品利用移動5G通訊,結(jié)合AI視覺算法的先進(jìn)技術(shù),與戰(zhàn)訓(xùn)環(huán)節(jié)深度融合,實現(xiàn)比武考試、體能訓(xùn)練、日常訓(xùn)練等全場景應(yīng)用 實時查看訓(xùn)練考核數(shù)據(jù)
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用;團(tuán)隊擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持,用戶使用大模型平臺,解答用戶使用過程遇到的問題;大模型與應(yīng)用對接集成,以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。具備自研的行業(yè)模型能力,主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企
公司集成了世界領(lǐng)先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺,提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計、部署維護(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。
ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理模塊用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過不同版本間的評估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 M
ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動實現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無需算法工程師介入的情況下,即可自動進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 Mo
了解詳情 盤古預(yù)測大模型 盤古預(yù)測大模型是面向結(jié)構(gòu)化類數(shù)據(jù),基于10類2000個基模型空間,通過模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)AI模型。 了解詳情 盤古科學(xué)計算大模型 科學(xué)計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機(jī)械、航天航空等領(lǐng)域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海
立即購買 管理控制臺 面向AI場景使用OBS+SFS Turbo的存儲加速實踐 方案概述 應(yīng)用場景 近年來,AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應(yīng)用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資
入鏡像創(chuàng)建AI為應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開 本地準(zhǔn)備模型包 收起 展開 在本地準(zhǔn)備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對象存儲服務(wù)OBS,從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開 AI Gellary訂閱模型 收起 展開 在AI Gall
使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程,快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松上云 AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識 AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識
人工智能學(xué)習(xí)入門 人工智能課程學(xué)習(xí),動手實驗,在線考試認(rèn)證,掌握人工智能技能 人工智能知識圖譜 在線課程 01 AI基礎(chǔ)、技術(shù)領(lǐng)域、應(yīng)用場景、華為云EI AI基礎(chǔ)、技術(shù)領(lǐng)域、應(yīng)用場景、華為云EI 動手實驗 02 包括初級、中級實驗 包括初級、中級實驗 AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ)課程--概覽
免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 “云蝠智能”企業(yè)提供AI客戶聯(lián)絡(luò)中心,包含智能語音電話機(jī)器人、智能語音呼叫、短信分發(fā)及企業(yè)微信SCRM的業(yè)務(wù)體系。通過提供AI會員回訪、通知、精準(zhǔn)營銷的系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品服務(wù)和賦能。 “云蝠智能”企
ai 訓(xùn)練模型
不同AI模型訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)量和算力不同,在訓(xùn)練時選擇合適的存儲及訓(xùn)練方案可提升模型訓(xùn)練效率與資源性價比。 ModelArts Standard支持單機(jī)單卡、單機(jī)多卡和多機(jī)多卡的訓(xùn)練場景,滿足不同AI模型訓(xùn)練的要求。
ModelArts Standard提供了公共資源池和專屬資源池,專屬資源池不與其他用戶共享資源,更加高效。針對企業(yè)多用戶場景,推薦使用專屬資源池開展AI模型訓(xùn)練。
本文提供了端到端案例指導(dǎo),幫助您快速了解如何在ModelArts Standard上選擇合適的訓(xùn)練方案并進(jìn)行模型訓(xùn)練。
針對不同的數(shù)據(jù)量和算法情況,推薦以下訓(xùn)練方案:
- 單機(jī)單卡:小數(shù)據(jù)量(1G訓(xùn)練數(shù)據(jù))、低算力場景(1卡Vnt1),存儲方案推薦使用“ OBS 的并行文件系統(tǒng)(存放數(shù)據(jù)和代碼)”。
- 單機(jī)多卡:中等數(shù)據(jù)量(50G左右訓(xùn)練數(shù)據(jù))、中等算力場景(8卡Vnt1),存儲方案推薦使用“ SFS (存放數(shù)據(jù)和代碼)”。
- 多機(jī)多卡:大數(shù)據(jù)量(1T訓(xùn)練數(shù)據(jù))、高算力場景(4臺8卡Vnt1),存儲方案推薦使用“SFS(存放數(shù)據(jù))+普通OBS桶(存放代碼)”,采用分布式訓(xùn)練。
|
場景 |
OBS |
SFS |
ModelArts |
|||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
單機(jī)單卡 |
按需購買(并行文件系統(tǒng)) |
× |
免費 |
免費 |
包月購買 |
免費 |
× |
按需購買 |
|
單機(jī)多卡 |
× |
包月購買 (HPC型500G) |
免費 |
免費 |
包月購買 |
免費 |
包月購買 (Ubuntu 18.04,建議不小于2U8G,本地存儲空間100G,帶 EIP 全動態(tài)BGP,按流量10M帶寬) |
× |
|
多機(jī)多卡 |
按需購買 (普通OBS桶) |
包月購買 (HPC型500G) |
免費 |
免費 |
包月購買 |
免費 |
包月購買 (Ubuntu 18.04,建議不小于2U8G,本地存儲空間100G,帶EIP全動態(tài)BGP,按流量10M帶寬) |
× |
|
算法及數(shù)據(jù) |
資源規(guī)格 |
Epoch數(shù) |
預(yù)計運行時長(hh:mm:ss) |
|---|---|---|---|
|
算法:PyTorch官方針對ImageNet的樣例 數(shù)據(jù):ImageNet分類數(shù)據(jù)子集 |
1機(jī)1卡Vnt1 |
10 |
0:05:03 |
|
算法:YOLOX 數(shù)據(jù):COCO2017 |
1機(jī)1卡Vnt1 |
10 |
03:33:13 |
|
1機(jī)8卡Vnt1 |
10 |
01:11:48 |
|
|
4機(jī)8卡Vnt1 |
10 |
0:36:17 |
|
|
算法:Swin-Transformer 數(shù)據(jù):ImageNet21K |
1機(jī)1卡Vnt1 |
10 |
197:25:03 |
|
1機(jī)8卡Vnt1 |
10 |
26:10:25 |
|
|
4機(jī)8卡Vnt1 |
10 |
07:08:44 |
|
步驟 |
說明 |
預(yù)計時長 |
|---|---|---|
|
鏡像下載 |
首次下載鏡像的時間(25G)。 |
8分鐘 |
|
資源調(diào)度 |
點創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)開始到變成運行中的時間(資源充足、鏡像已緩存)。 |
20秒 |
|
訓(xùn)練列表頁打開 |
已有50條訓(xùn)練作業(yè),單擊訓(xùn)練模塊后的時間。 |
6秒 |
|
日志加載 |
作業(yè)運行中,已經(jīng)輸出1兆的日志文本,單擊訓(xùn)練詳情頁面需要多久加載出日志。 |
2.5秒 |
|
訓(xùn)練詳情頁 |
作業(yè)運行中,沒有用戶日志情況下,在ModelArts控制臺主頁面單擊訓(xùn)練詳情頁面后加載頁面內(nèi)容。 |
2.5秒 |
|
JupyterLab頁面 |
進(jìn)入JupyterLab頁面后加載頁面內(nèi)容。 |
0.5秒 |
|
Notebook列表頁 |
已有50個Notebook實例,在ModelArts控制臺主頁面單擊開發(fā)環(huán)境后的時間。 |
4.5秒 |
鏡像下載時間受節(jié)點規(guī)格、節(jié)點硬盤類型(高IO/普通IO)、是否SSD等因素影響,以上數(shù)據(jù)僅供參考。
ai 訓(xùn)練模型常見問題
更多常見問題 >>-
ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(fā)效率及訓(xùn)練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。
-
訓(xùn)練管理模塊是ModelArts不可或缺的功能模塊,用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。模型訓(xùn)練是一個不斷迭代和優(yōu)化的過程。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過不同版本間的評估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。
-
模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
-
本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用ModelArts進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
-
在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。
-
本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。通過對教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。
ai 訓(xùn)練模型教程視頻
最佳實踐視頻幫助您快速了解搭建流程 了解更多
更多相關(guān)專題
- 熱門產(chǎn)品
- 大模型即服務(wù)平臺 MaaS
- Flexus云服務(wù)
- 云服務(wù)器
- 盤古大模型
- SSL證書
- 華為云WeLink
- 實用工具
- 文字識別
- 漏洞掃描
- 華為云會議
- 云服務(wù)健康看板
增值電信業(yè)務(wù)經(jīng)營許可證:B1.B2-20200593 | 域名注冊服務(wù)機(jī)構(gòu)許可:黔D3-20230001 | 代理域名注冊服務(wù)機(jī)構(gòu):新網(wǎng)、西數(shù)