移动开发平台 mPaaS

移动开发平台(mPaaS)是源于支付宝的移动开发平台,为移动开发、测试、运营及运维提供云到端的一式解决方案,能有效降低技术门槛、减少研发成本、提升开发效率,协助企业快速搭建稳定高质量的移动应用。

使用FastGPU进行极速AI训练

其数据设计持久性不低于99.9999999999%(12个9),服务设计可用性(或业务连续性)不低于99.995%。更多关于对象存储OSS的介绍,请参见对象存储OSS产品详情页。专有网络VPC 专有网络VPC帮助您基于阿里云构建出一个隔离的网络环境,并可以自...

使用FastGPU一键部署并训练应用

开发者实验室中,阿里云为您提供了FastGPU训练场景的相关实验教程,您可以通过教程提供的真实环境,体验并完成所需教程的学习和实验。目前,阿里云为您提供了FastGPU在如下三个训练场景中的应用实验。如需体验,请前往开发者实验室。使用...

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入门实践

空间管理员角色创建数据标准模型设计师角色创建数据模型模型设计师角色修改数据模型模型设计师角色保存模型至模型库开发角色提交模型至开发环境计算引擎运维、部署或空间管理员角色发布模型至生产环境计算引擎 创建数据标准开始数据建模前...

分布式XGBoost训练

前提条件 开发工具 本地安装了Java JDK 8。本地安装了Maven 3.x。本地安装了用于Java或Scala开发的IDE,推荐IntelliJ IDEA,且已配置完成JDK和Maven环境。已创建DataScience集群,详情请参见创建集群。下载代码:dsdemo-v1.2.14-5d6ee9b6c...

使用AutoML优化XGBoost训练

前提条件 开发工具 本地安装了Java JDK 8。本地安装了Maven 3.x。本地安装了用于Java或Scala开发的IDE,推荐IntelliJ IDEA,且已配置完成JDK和Maven环境。已创建DataScience集群,详情请参见创建集群。下载代码:dsdemo-v1.2.14-5d6ee9b6c...

分布式Mnist训练

前提条件 开发工具 本地安装了Java JDK 8。本地安装了Maven 3.x。本地安装了用于Java或Scala开发的IDE,推荐IntelliJ IDEA,且已配置完成JDK和Maven环境。已创建DataScience集群,详情请参见创建集群。背景信息DataScience集群已经内置了...

训练数据分片

Whale根据分布式模式和用户配置的资源,自动对训练数据进行分片。如果训练数据无法均分,您可以通过环境变量配置数据分片策略。本文介绍Whale支持的数据分片策略、数据分片策略的参数列表及数据分片策略的配置方法。数据分片策略分布式训练...

利用 TFRecord 和 HDFS 准备 TensorFlow 训练数据

数据准备和预处理在一个深度学习训练过程中扮演着非常重要的角色,它影响着模型训练的速度和质量。而 TensorFlow 对于 HDFS 的支持,将大数据与深度学习相集成,完善了从数据准备到模型训练的完整链条。在阿里云容器服务深度学习解决方案中...

预训练模型使用教程

NLP自学习平台提供了一些预训练的特定领域模型服务。例如:商品评价解析服务、新闻层次分类服务、中文简历抽取、英文简历抽取等。服务开通与资源包购买预训练模型使用前,需要确认是否已经开通了:自然语言处理和NLP自学习平台服务。...

预训练模型使用教程

NLP自学习平台提供了一些预训练的特定领域模型服务。例如:商品评价解析服务、新闻层次分类服务、中文简历抽取、英文简历抽取。服务开通与资源包购买预训练模型使用前,需要确认是否已经开通了:自然语言处理和NLP自学习平台服务。...

BertLarge分布式训练(流水并行)

本文针对BertLarge分布式并行训练所存在的问题,介绍Whale的并行化设计和方案。通过为模型并行和数据并行,搭配流水并行辅助并行策略,优化通信拓扑结构,以解决BertLarge分布式训练性能较差的问题。在Whale中,您可以通过模型划分、资源...

模型训练

如果您的分类问题为单标签分类问题(即每一个样本都只有一个标签与之相对应),这时“预测的样本数”与“所有类别的样本数”是一样的,所以整体的精确率和召回率是一样的,导致 F1 值也跟精确率和召回率一样。如果您的分类问题为多标签...

弹性训练

弹性模型训练通过对接Horovod的Elastic模式,可以让Horovod运行的分布式训练任务具备动态调整训练Workers数量的能力。您可以通过实时的弹性模型训练,并结合抢占实例,充分利用空闲的算力资源,以降低单位时间的训练成本。...

模型训练

完成了数据集的构建,就可以开始模型的训练了。...召回率(Recall):对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的样本数之比,对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的样本数之比。F1值:为精确率和召回率的调和平均数。

查看训练结果

训练任务创建后,会以应用容器的方式运行。可以在容器服务管理控制台查看应用运行详情,进入容器进行管理操作等。操作步骤 登录 容器服务管理控制台。在 Swarm 菜单下,单击左侧导航栏中的 应用。在应用列表页面,找到前面创建的应用 test-...

机器人训练

机器人训练(AIBoost)是一个辅助人工智能训练师,进行智能产品数据挖掘、知识优化的智能训练工具平台。数据闭环: 充分利用真实的线上反馈数据进行智能训练及评测,优化效果真实可靠、可感知。智能辅助处理:通过数据清洗、聚类、推荐等...

PyTorch单机训练

本文展示如何使用Arena提交PyTorch的单机训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。已经安装最新版的Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC已填充本文使用的...

PyTorch单机训练

本文展示如何使用Arena提交PyTorch的单机训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。安装Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC已填充本文使用的数据集,详情...

TensorFlow单机训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow的单机训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。安装Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC已填充本文使用的数据集,...

TensorFlow单机训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow的单机训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。安装Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC已填充本文使用的数据集,...

分布式训练框架StarServer

本文为您介绍如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练。StarServer不仅将原生TensorFlow中的Send/Recv语义修改为Pull/Push语义,而且实现了图执行过程中的Lock-Free,大幅度提高了并发执行子图效率。PAI-TF支持更大的训练规模和...

Step 4:模型训练

开始模型训练完成一定的数据标注工作后,我们有了样本数据量的支撑就可以进行模型的训练了。可以先不新建模型,而直接从想使用的数据集发起训练。在训练前可以勾选本次训练的目标标签,未选中的标签将不参与本次训练。...

GPU AI模型训练

场景描述本方案适用于AI图片训练场景,使用CPFS/NAS作为共享存储,利用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群进行图片AI训练。解决的问题 搭建AI图片训练基础环境 使用CPFS存储训练数据 使用飞天AI加速训练服务加速训练 使用Arena一键...

GPU AI模型训练最佳实践

本方案适用于AI图片训练场景,使用CPFS/NAS作为共享存储,利用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群进行图片AI训练。实现的方式 搭建AI图片训练基础环境。使用CPFS存储训练数据。使用飞天AI加速训练服务加速训练。...

单机模型训练

利用阿里云提供的弹性计算资源和存储服务,执行您的模型训练代码,快速开始进行单机版训练迭代。训练过程中,您可以随时查看日志和监控训练状态。准备工作 在运行模型训练任务之前,请确认以下工作已经完成:创建包含适当数量弹性计算资源...

物体检测训练和预测

简介物体检测是识别图片中有多个主体、位置信息及数量。前提条件在对物体检测进行训练之前,要准备好如下数据:开通OSS授权。用于训练的图片。图片的标签和对应的标注信息。操作步骤下面将以JAVA SDK为例,详细描述如何训练自己的物体检测...

图像分类训练和预测

简介图像分类是指识别图片中主体或者状态单一的场景。前提在对图像分类进行训练之前,要准备好如下数据:开通OSS授权用于训练的图片集。图片集对应的标签。操作步骤下面将以JAVA SDK为例,详细描述如何训练自己的图像分类模型。...

JindoFS加速ResNet50模型训练

如果你希望使用我们提供的数据集重现这个实验,请在社区Issue申请数据集下载。更多信息,请参见Fluid。本文以阿里云的V100四机八卡为例,说明如何用Fluid部署阿里云OSS云端ImageNet数据集到K8s集群。使用以下YAML文件样例创建一个名为...

PyTorch分布式训练

本文展示如何使用Arena提交PyTorch的分布式训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。安装Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC已填充本文使用的数据集,...

PyTorch分布式训练

本文展示如何使用Arena提交PyTorch的分布式训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。已经安装最新版的Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC已填充本文使用...

TensorFlow分布式训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow基于PS-Worker模式的分布式训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。安装Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC已填充...

TensorFlow分布式训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow基于PS-Worker模式的分布式训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。已经安装最新版的Arena。已给集群配置了Arena使用的PVC,...

Pytorch分布式训练使用GPU拓扑感知调度

ACK基于Scheduling Framework机制,实现GPU拓扑感知调度,即在节点的GPU组合中选择具有最优训练速度的组合。本文主要介绍如何使用GPU拓扑感知调度来提升Pytorch分布式训练的训练速度。前提条件 创建ACK Pro版集群。安装Arena。...

Tensorflow分布式训练使用GPU拓扑感知调度

ACK基于Scheduling Framework机制,实现GPU拓扑感知调度,即在节点的GPU组合中选择具有最优训练速度的组合。本文主要介绍如何使用GPU拓扑感知调度来提升Tensorflow分布式训练的训练速度。前提条件 创建ACK Pro版集群。...

分布式模型训练

利用阿里云提供的弹性计算资源和存储服务,执行用户的模型训练代码,快速开始进行分布式训练。训练过程中,您可以控制如何分配计算资源(CPU, GPU),随时查看日志和监控训练状态,并将训练结果备份到存储服务中。利用本文档描述的模型...

PAI图像检测训练

其中num_steps自动配置为训练迭代次数,end_learning_rate为initial_learning_rate的千分之一 manual_step:手动指定各阶段的学习率。通过decay_epochs 指定需要调整学习率的迭代轮数,通过learning_rates指定对应迭代轮数使用的学习率。...

创建caffe模型训练任务

到这一步,您已经准备好硬件环境资源和自定义 caffe 镜像。现在可以在容器服务深度学习解决方案中创建模型训练任务,快速使用 CPU/GPU 开始训练 caffe 模型。您可以参考支持 Tensorflow的文档,先熟悉如何创建一个内置框架支持的模型训练...

FastGPU构建一键训练任务

FastGPU是一套阿里云推出的人工智能计算任务构建工具,提供便捷的接口和命令行,供您在阿里云IaaS资源上构建人工智能计算任务。本文以Ubuntu 18.04 64位为例介绍如何安装和使用FastGPU,并列出了FastGPU支持的运行时接口和命令行。...

使用AIACC-Training(AIACC训练加速)加速BERT ...

本方案适用于自然语言训练场景,使用GPU云服务器和极速型NAS进行BERT Finetune模型训练,使用AIACC-Training(AIACC训练加速)可以有效提升多机多卡的训练效率。实现的方式 使用GPU云服务器搭建训练环境。使用极速型NAS存储共享训练数据。...
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下载域名证书 域名转入收费及规则 通用域名实名认证 支持注册的域名后缀 mPaaS 简介 WHOIS查询参考:域名注册信息的含义

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