声音分类训练时长说明 训练时长与数据量、所选算法紧密相关。 目前 声音分类的训练时长主要影响因素为数据量 ,以下为内部测试的数据量与训练时长的对应关系,供参考: 数据量 训练时长 数十个音频 60min左右 数百个音频 90min左右 数千个音频 120min左右 数万个音频 150min以上
训练时长设置参考 运行环境说明 目前 BML 支持选择GPU P4、GPU P40、GPU V100三种运行环境,性能从高到低为V100>P40>P4。
从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务,已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中,单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”,进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下拉菜单中选择要导入的模型的名称和版本: 单击“提交”,完成模型导入。
若为1,代表原图此位置像素点属于检测目标。
3、在服务器新建目录(建议标记对应模型的版本号,便于区分不同模型版本),如easydl_${DEPLOY_NAME}_v2 ${DEPLOY_NAME} :申请时填写的服务名称 以如下场景举例说明: 模型版本从V1升级至V2 Bash 复制 1 ##### 1.新模型准备 2 # 创建指定版本的目录 3 mkdir easedl_ ${DEPLOY_NAME} _v2 4 cd easedl_ ${
3、在服务器新建目录(建议标记对应模型的版本号,便于区分不同模型版本),如easydl_${DEPLOY_NAME}_v2 ${DEPLOY_NAME} :申请时填写的服务名称 以如下场景举例说明: 模型版本从V1升级至V2 Bash 复制 1 ##### 1.新模型准备 2 # 创建指定版本的目录 3 mkdir easedl_ ${DEPLOY_NAME} _v2 4 cd easedl_ ${
如何部署在私有服务器 发布模型页面中,可以申请私有服务器部署,将模型部署在私有服务器中。 页面中操作步骤如下: 选择模型 选择部署方式「私有服务器部署」 选择集成方式「私有API」 私有API:将模型以Docker形式在私有服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署,服务调用便捷 点击「提交申请」后,前往控制台申请私有部署包。
文本私有服务器部署价格说明 EasyDL文本支持本地服务器部署的任务类型包括:文本分类-单标签、文本分类-多标签、文本实体抽取、文本实体关系抽取、情感倾向分析以及评论观点抽取,只需在发布模型时提交本地服务器部署申请,通过审核后即可获得一个月免费试用 如免费试用期结束后希望购买可在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。
更多参考 EasyDL官网入口 EasyDL开发文档
训练时长与等待时间说明 EasyDL训练平台各类模型均是使用GPU集群进行训练,一个模型训练通常需要几十分钟至几个小时不等,在EasyDL零售版中,训练时长与参与训练的SKU单品图和实景图片数量有关,下表为各种训练数据量级所需要的大致训练时间: 训练实景图片数 SKU是否上传单品图 训练平均时长 6000以上 是 10小时以上,24小时以内 6000以上 否 10小时以上,24小时以内 4000~6000