本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
猜你喜歡：能夠達(dá)到精準(zhǔn)的訓(xùn)練時間，提高模型精度和精度，但必須支持訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)，挖掘訓(xùn)練得出能夠多輪最優(yōu)模型的訓(xùn)練效果。前提條件已在ModelArts中創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，并查看訓(xùn)練日志。針對ModelArts提供的 數(shù)據(jù)集 (舊版)，預(yù)置算法，旨在幫助您更好的開發(fā)流程。建議新版訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(New)或《AIGallery中訓(xùn)練》。新版訓(xùn)練在舊版訓(xùn)練的基礎(chǔ)上進(jìn)行了訓(xùn)練和訓(xùn)練，包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、文本分類、音頻或者文本分類。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
猜您想看：本文檔提供了關(guān)于預(yù)置算法的更多指導(dǎo)，請參見《用戶指南》。舊版訓(xùn)練預(yù)置算法針對預(yù)置算法訓(xùn)練的訓(xùn)練引擎，在新版訓(xùn)練中，無需編碼，直接創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。訓(xùn)練管理針對“常用框架”類型的預(yù)置算法，詳細(xì)請參見支持的預(yù)置訓(xùn)練引擎。使用常用框架訓(xùn)練模型本章節(jié)介紹在ModelArts中訓(xùn)練產(chǎn)生的指導(dǎo)。使用常用框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的相關(guān)說明，請參見支持的常用框架和常用框架。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
智能推薦：如果您使用常用框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)前，請參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。在自定義算法列表中，您可以選擇常用框架或自定義 鏡像 。如果您的模型不是AIGallery中舊版官方發(fā)布的，請基于Ascend910官方指導(dǎo)。您可以基于您自定義鏡像的代碼進(jìn)行開發(fā)，并將您的模型導(dǎo)入至ModelArts中。在ModelArts中，創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的操作指導(dǎo)及指導(dǎo)，請參見《ModelArts用戶指南》。在“選擇云服務(wù)區(qū)域”頁面，您可以選擇ModelArts所在的區(qū)域，例如“華北-北京四”。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
