自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中,除了大规模的数据集,超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师,有时候也很难把握调节超参数的规律,而对于初学者来说,要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略,对模型的超参数进行自动调优,在配置训练任务的页面,完成数据集的配置后,可以选择使用自动超参搜索进行配置。
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
可纯离线完成部署,服务调用便捷 服务器端SDK:将模型封装成适配私有服务器(支持Linux和Windows)的SDK,可集成在其他程序中运行。首次联网激活后即可纯离线运行,占用服务器资源更少,使用方法更灵活
药监局备案,需要服务器物理地址,从哪里获取? 如需获取具体地址,请咨询网站后台中的售后客服或提交工单咨询即可。
2、 结合用户反馈,从推理日志挖掘构建数据集 在结合您的实际业务场景部署对应服务后,可达到为用户推荐更多相关问题的“猜你想问”效果。 如下图所示,大模型基于用户与智能体的问答历史给出了相关推荐问题:“请给出具体的定价策略。”、“商业变现的方式有哪些”、“详细点”,这些亦即大模型的推理生成结果。
超参数配置参考 超参来源 目前BML脚本调参任务类型支持三种方法配置任务中网络的超参数,你可以沿用「脚本编辑」中设定的超参数,为获取更高的模型精度,也可以选择「自动超参搜索」对网络的超参数进行搜索。选择「已有超参搜索结果」时,可以在预训练模型和预训练网络相同的任务中,复用自动超参搜索结果,高效地训练出高精度模型。
从本地导入模型 在新建版本时可以导入本地模型。 前提条件 已创建模型,且该模型的模型来源为“本地上传”。 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“来源”为“本地上传”的模型所在行的“新建版本”,进入“新建版本”页面。 根据页面提示填写相关信息以及上传文件: 对于图像分类、物体检测在上传文件时以及提交时进行文件校验,如校验出错,请根据提示进行修改。
如何发布私有部署服务器 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】,依次进行以下操作即可将模型部署到私有服务器: 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」(当前仅支持此方式) 将模型以Docker形式在本地服务器(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。
价格参考 部署类型 按年授权价格( 每个模型每年在每个设备 ) 永久授权价格(每个模型在每个设备) 本地服务器SDK 10000元 50000元 本地服务器API 10000元 50000元 注:如果您需要部署的规模较大,欢迎点击 合作咨询 留下您的相关信息,我们将会联系您进一步的商务洽谈,予以专项支持。 说明: 脚本调参视觉模型支持SDK,API两种部署方式。
更多参考 EasyDL官网入口 EasyDL开发文档