Pytorch 1.7.1 Pytorch 训练代码 基于Pytorch框架的MNIST图像分类示例代码,数据集请点击 这里 下载。 单机训练时(计算节点等于1),示例代码如下: import argparse import torch import torch . nn as nn import torch . nn . functional as F import torch . optim
006-组件列选择 在选择特征列或标签列时,支持单独勾选与批量选择的方式选择数据列,支持搜索查找数据列。 当需要选择的数据列比较少时,可以直接勾选数据列进行选择。 当数据列比较多时,点击【批量操作】后,选择需要的数据列,将数据列从左侧列表移动到右侧列表,点击确定即可, 数据列已经按照字段类型进行了分类 。 如果只需要在大量数据列中找某个数据列,则可以使用搜索查找,直接在搜索框输入字段信息即可。
序列标注数据导入 创建数据集 您可以在BML中,选择“数据管理/标注”并点击按钮“创建数据集”,对话框中选择数据类型为“文本”,标注类型选择“序列标注”,同时您需要根据您的标注数据,选择此序列标注数据集的标注体系(详见文档《序列标注标注说明》)。注意:当前序列标注数据集不支持在线标注功能,您在序列标注数据集中仅能上传标注数据。当您为此数据集选择标注体系后,标注体系不可修改,也不能导入其他标注体系的
Sklearn 0.23.2 Sklearn sklearn框架下,自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时,训练程序可以自行加载数据,训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式模型示例代码: # -*- coding:utf-8 -*- sklearn train demo im
表格预测任务简介 脚本调参支持多种表格预测任务,训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 表格预测模型类型 表格预测帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律,从而创建机器学习模型,并基于机器学习模型处理新的数据,为业务应用生成预测结果。脚本调参中提供的表格数据预测支持创建回归、二分类、多分类三种类型的机器学习模型。 回归:目标列是连续的实数范围,或者属于某一段连续的实数区间。如在销量预测场景中
模型训练计费说明 BML平台模型训练模块均已开放计费,支持按量计费(后付费)的计费方式 具体计费规则如下: 未开通付费时,仅支持使用免费额度,免费额度用完即停止训练任务。 开通付费后,优先消耗免费额度,免费额度用完后自动转为按量后付费 按分钟计费,不足1分钟按1分钟计。 预置模型调参与自定义作业模块 在任务结束后统一扣费,任务运行中欠费不会中断任务。 Notebook 启动后实时计费,请保证账户余
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。 对于表格数
标准接口规范参考 脚本调参和Notebook训练方式产出的模型部署到公有云时,不同任务类型的应用接口的请求与响应均满足响应的标准规范。 图像分类-单图单标签 标准接口请求参考说明: 字段名称 必须 类型 说明 image 是 string 图像数据,base64编码,要求base64编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 标准接口响应字段说
导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的实例分割数据集导入未标注数据(即原始图片)的方式有两种。一种为从本地选择图片文件;一种为从平台中其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 无标注数据-本地-上传图片 ,点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。 数据格式要求 1、图片类型为jpg
批量预测计费说明 批量预测服务的计费方式类似于模型训练模块,具体计费规则如下: 未开通付费时,仅支持使用免费额度,免费额度用完即停止训练任务。 开通付费后,优先消耗免费额度,免费额度用完后自动转为按量后付费 按分钟计费,不足1分钟按1分钟计。 在任务结束后统一扣费,任务运行中欠费不会中断任务。 使用 BML 前需保证账户无欠款。 计费公式:费用=训练机型单价×节点数×使用时长 时长计量方法:只包括