人认证

“云盾·人认证”服务是阿里巴巴从自身业务发展出来的一项在线身份校验服务,为您提供一套在网络空间中能够非常方便地证明“我是我”的方法,既能保障用户身份真实性,又能提供极致的用户体验。

使用AIACC-Training(AIACC训练加速)加速BERT ...

其中,极速型NAS是基于阿里云最新一代网络架构和全闪存储打造的高性能共享文件存储产品,全托管的云存储服务阿里云丰富的计算服务完全集成,充分发挥公共云计算生态的能力。更多关于极速型NAS的介绍,请参见文件存储NAS产品详情页。专有...

预训练模型使用教程

服务开通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。自然语言处理:开通地址NLP自学习平台:开通地址说明 预训练模型提供累计500次的免费调用量,超过500次需要购买资源包:购买地址使用NLP...

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 ...

预训练模型使用教程

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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之相对应),这时“预测的总样本数”“所有类别的总样本数”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...

GPU AI模型训练最佳实践

本方案适用于AI图片训练...整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。更多关于容器服务ACK的介绍,请参见容器服务 ACK产品详情页。详细信息 点击查看最佳实践详情 更多最佳实践 点击查看更多阿里云最佳实践

金融级人认证

人认证是依托真人检测和人脸比对等生物识别技术等进行的自然人身份的核验服务,用于确认当前业务操作是由指定用户本人完成的。

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该类别的总样本数之比,对于整体而言为正确预测的样本数所有类别的总样本数之比。F1值:为精确率和召回率的调和平均数。

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该类别的总样本数之比,对于整体而言为正确预测的样本数所有类别的总样本数之比。F1值:为精确率和召回率的调和平均数。

BertLarge分布式训练(流水并行)

受益于深度神经网络的发展,NLP和CV领域的模型效果得到大幅度提升。同时,模型参数量也大幅度增加。以Imagenet分类任务为例,优胜算法从2014年的GoogleNet到2018年的Squeeze-and-Excitation Networks,参数量增长约36倍(从4百万增长至1....

使用FastGPU进行极速AI训练

此外,也可以通过专线、VPN、GRE等连接方式实现云上VPC传统IDC的互联,构建混合云业务。更多关于专有网络VPC的介绍,请参见专有网络VPC产品详情页。详细信息 点击查看最佳实践详情 更多最佳实践 点击查看更多阿里云最佳实践

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。...

配置训练数据和代码

本文介绍如何在AI开发控制台配置训练用的数据集和代码。前提条件 创建ACK Pro版集群。ACK Pro版集群已安装云原生AI套件的开发控制台和调度组件,且集群Kubernetes版本不低于1.20。...具体操作,请参见步骤一:为目标用户分配和关联配额组。...

Step 4:模型训练

开始模型训练完成一定的...并展示每一个标签经过验证集验证的精确率、召回率阈值的关系。帮助用户更细致直观地了解模型整体性能及在每一个标签上的表现。从而进一步决定该模型是满足使用要求,还是需要在默写标签的能力上进行继续优化。

评分卡训练

评分卡普通线性模型的最大区别在于进行线性模型训练之前会对数据进行一定的特征工程处理。本文中,评分卡提供了如下两种特征工程方法: 先通过分箱组件将特征离散化,再将每个变量根据分箱结果进行One-Hot编码,分别生成N个Dummy变量(N...

机器人训练

若检索不到知识点,可以创建新知识点,创建新知识点的过程,在FAQ库中创建新知识操作过程相同。属于闲聊、意图、专有名词的标注,在“备注”栏里选择。意图、专有名词需要在此处备注后,在对话工厂进行优化。闲聊需要下载下来,需要技术...

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,...

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...

提交Tensorflow训练任务和定时任务

本文介绍如何在AI开发控制台提交一个Tensorflow训练任务和定时任务。前提条件 创建ACK Pro版集群。ACK Pro版集群已安装云原生AI套件的开发控制台和调度组件,且集群Kubernetes版本不低于1.20。...具体操作,请参见步骤一:为目标用户分配和...

ACK集群实现GPU AI模型训练

本文介绍GPU AI模型训练的场景描述、解决问题、架构图及操作参考链接。场景描述 本方案适用于AI图片训练场景,使用CPFS和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。解决问题 搭建AI图片训练基础环境。...

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...GPU拓扑感知调度提升结果您使用的模型以及集群的环境有一定关系,您可以参考上述使用示例,评测自己的模型。GPU拓扑感知调度概述 安装GPU拓扑感知组件

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...GPU拓扑感知调度提升结果您使用的模型以及集群的环境有一定关系,您可以参考上述使用示例,评测自己的模型。GPU拓扑感知调度概述 安装GPU拓扑感知组件

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,...

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...

FastGPU构建一键训练任务

使用FastGPU构建人工智能计算任务时,您无需关心IaaS层的计算、存储、网络等资源部署操作,达到简单适配、一键部署、随处运行的效果。FastGPU提供以下两套组件: 运行时组件ncluster:提供便捷的接口将线下的人工智能训练和推理脚本快速...

PAI图像检测训练

train 无 param_config 是 模型训练参数,其格式Python Argparser参数格式一致,详情请参见param_config说明。STRING 无 param_config说明 param_config包含若干模型配置相关参数,格式为Python Argparser,示例如下。Dparam_config='-...

EasyASR语音识别训练

N/A 选择模型导出模式 否 训练模型的导出模式,需要模型配置文件的类型一致,即wav2letter或transformer类型。如果模型用于在PAI-Studio 2.0中进行离线推理,则选择离线。如果您需要将模型部署为PAI-EAS服务,则选择在线。因此,系统支持...

EasyASR语音分类训练

EasyASR语音分类训练算法组件以TFRecord格式的数据作为输入,进行语音分类模型训练。本文介绍EasyASR语音分类训练算法组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权,详情请参见开通OSS服务和为PAI-Studio授予OSS访问权限。...

JindoFS加速ResNet50模型训练

JindoRuntime来源于阿里云EMR团队JindoFS,是基于C++实现的支撑Dataset数据管理和缓存的执行引擎,支持OSS对象存储。Fluid通过管理和调度JIndoRuntime实现数据集的可见性、弹性伸缩和数据迁移。本文介绍如何使用Fluid部署阿里云OSS云端...

PAI图像语义分割训练

backbone_feature_stride 否 主干网络的特征分辨率(下采样步长)。INT,例如8或16。16 bn_trainable 否 BN是否可以训练,通常train_batch_size大于8时,将该参数配置为true。BOOL true image_crop_size 否 图片裁剪后的大小。INT 513 ...

手动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)

AIACC-Training(AIACC训练加速)支持优化基于AI主流计算框架(包括TensorFlow、PyTorch、MXNet和Caffe)搭建的模型,可以显著提升训练性能。本文介绍针对TensorFlow、PyTorch、MXNet框架手动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)的步骤。...

自动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)

AIACC-Training(AIACC训练加速)支持优化基于AI主流计算框架(包括TensorFlow、PyTorch、MxNet和Caffe)搭建的模型,能显著提升训练性能。本文介绍如何自动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)并测试demo。背景信息 ...

自动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)

AIACC-Training(AIACC训练加速)支持优化基于AI主流计算框架(包括TensorFlow、PyTorch、MxNet和Caffe)搭建的模型,能显著提升训练性能。本文介绍如何自动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)并测试demo。背景信息 ...

使用EasyCompression进行模型压缩训练

32模型,如果期望获得实际量化效果,后续可以根据部署需求借助Blade、MNN或TensorRT实现模型量化,此时量化后模型性能将量化训练时的性能效果基本一致。关于如何借助Blade实现模型量化,详情请参见TensorFlow模型量化。结构化稀疏训练 ...

PAI端到端文字识别训练

train 无 param_config 是 模型训练参数,其格式Python Argparser参数格式一致,详情请参见param_config说明。STRING 无 param_config说明 param_config包含若干模型配置相关参数,格式为Python Argparser,示例如下。Dparam_config='-...

大规模分类的分布式训练(算子拆分)

ecs.gn6v-c10g1.20xlarge(V100*8)网络 VPC-35 GB NCCL_MAX_NRINGS NVIDIA官方参数,测试时取值为4。NCCL_MIN_NRINGS NVIDIA官方参数,测试时取值为4。在算子拆分的性能测试过程中,采用10 W分类的ResNet50模型。将FC部分通过算子拆分放至...

使用NLP模型压缩镜像训练模型

使用半角冒号(:)将公网地址模型最终部署的平台类型(GPU或CPU)进行拼接,即得镜像地址。例如,公网地址为registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-compression/nlp,最终的优化模型部署在GPU平台,则镜像地址为registry....

使用FastGPU一键部署并训练应用

在开发者实验室中,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。...
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