在接下来的操作过程中,如无特殊说明,可以给任意一台 Master 节点发送命令。用户也可以为这三个节点配置 DNS 或者 VIP,通过 DNS 和 VIP 来访问。下文以 master_node 代表接受命令的 Master 服务地址和端口,格式如 10.0.0.1:8000 。
下面展示了使用Scalar组件实现多组实验对比 多组实验对比的实现分为两步: 1、创建子日志文件储存每组实验的参数数据 2、将数据写入scalar组件时,使用相同的tag,即可实现对比不同实验的同一类型参数 from visualdl import LogWriter if __name__ == '__main__': value = [i/1000.0 for i in range
我进行的实验中,平台的计算速度和性能表现出色,训练时间和推理延迟都在可接受的范围内,这使我能够迅速迭代和优化模型,加快了实验和开发的进程。 4、支持和文档 在使用过程中,官方文档非常详细,尤其是关于新手指南,对于初次使用的体验者是非常有帮助到。
我进行的实验中,平台的计算速度和性能表现出色,训练时间和推理延迟都在可接受的范围内,这使我能够迅速迭代和优化模型,加快了实验和开发的进程。 4、支持和文档 在使用过程中,官方文档非常详细,尤其是关于新手指南,对于初次使用的体验者是非常有帮助到。
创建实验 进入“模型开发 > 可视化建模”页面,新建实验。 完善个人信息。 填写项目信息。 完成创建,并生成一条记录。 训练模型 进入实验详情,从左侧组件面板拖拽下列组件,拼接实验。 各算子组件的配置详情如下: 数据集 拖拽“数据集”组件到画布中。在右侧的“字段设置”配置区,选择creditcard数据集。 数据拆分 拖拽“数据拆分”组件,将数据集拆分成为训练集和测试集两个部分。
optimizer offload功能时,关闭数据传输和计算 overlap --cpu-adam-threads int 否 1 NA 在 CPU 上进行优化器计算时的线程数 9)MoE 训练参数 参数名 取值类型 是否必选 默认值 枚举值 描述 --moe-router-load-balancing-type string 否 aux_loss aux_loss、sinkhorn、none router 负载均衡策略
用户配置组件参数后,即可训练模型。 平台提供可视化的实验开发环境,开发人员和业务人员根据场景和业务需求能够在交互式画布上直观地连接数据处理、特征工程,算法,模型预测和模型评估等组件,基于无代码方式实现人工智能模型开发。可视化建模在降低模型开发门槛的同时提升了建模的效率。内置数百个成熟的机器学习算法,支持多种算法框架,覆盖了机器学习和深度学习场景,满足用户不同程度的需求。
需要关闭BLB或者其他负载均衡设备的TOA模块(与高防的TTM冲突),同时要确保BLB或者其他负载均衡设备开启FULL NAT转发模式。
负载均衡, client会选择没有压力的server进行迁移任务; 支持自定义迁移的任务列表和文件数目; 支持迁移任务QPS和流量限速; 支持多种迁移策略: 1.
机器人总控 机器人总控 如果用户需要对两个以上的机器人做对比实验,则可以通过机器人总控模块来完成实验的设置。机器人总控包括流量分配机器人的创建、编辑、删除、查看数据、查看发布方式五大功能。 创建 点击新建或者马上创建按钮,打开新建弹出框,设置机器人名称、流量分配方式、启动状态完成流量分配机器人创建的过程。 其中,流量分配方式包括按流量和按区域两种方式。