使用高精度的算法训练模型将会耗时更久,实验环境下1000个样本,预计在20分钟左右完成训练 如果您选择了高性能的模型,相同训练数据量的情况下,训练耗时更短,模型预测速度更快。
产品介绍 飞桨EasyDL桌面版是百度针对客户端开发的零门槛AI开发平台,可在离线状态通过本地资源完成包括数据管理与数据标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发流程。 无需机器学习专业知识,通过 模型创建→数据上传→模型训练→模型发布 全流程可视化便捷操作,最快15分钟即可获得一个高精度模型。
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式,开发难度和开发的灵活性程度不一,分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参,后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参开发模式示意训练模型的基本步骤。
基于设计好的分类准备图片,有如下要求: 每个分类需要准备 20张以上图片 , 如果需要较好的效果,建议每个分类准备不少于100张图片 训练图片和实际场景要识别的图片拍摄环境一致,举例:如果实际要识别的图片是摄像头俯拍的,训练时也需要使用俯拍角度的图片 每个标签的图片需要覆盖实际场景里面的可能性,如拍照角度、光线明暗的变化,训练集覆盖的场景越多,模型的泛化能力越强 设计标签 对于物体检测、实例分割任务
使用高精度的算法训练模型将会耗时更久,实验环境下1000个样本,预计在20-60分钟左右完成训练 如果您选择了高性能的模型,相同训练数据量的情况下,训练耗时更短,模型预测速度更快。
训练时间与数据量大小、选择的算法、训练环境有关 模型训练过程中,可以设置训练完成的短信提醒并离开页面 平台提供付费算力,付费算力可用于模型训练,可根据实际需求购买算力使用时长。 各类算力价格如下: 优惠政策: 为回馈开发者长期以来对EasyDL平台的大力支持,训练算力将针对单账户 x 单操作台粒度提供5小时免费训练时长(例如,每账户享有声音分类操作台5小时免费训练时长)。
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式,开发难度和开发的灵活性程度不一,分别满足不同水平和需求的开发者。 本文以使用者最多的预置模型调参开发模式为例,示意训练模型的基本步骤。 1、进入bml官方平台点击【预置模型调参】-【计算机视觉模型】,点击【创建】。 2、填写项目信息并点击【新建】。 3、点击【新建任务】。
部署在线服务 基于 Notebook 的通用模板使用指南 本文采用物体检测模型的开发过程为例,介绍通用模板从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型,再到保存模型、部署模型的全流程。
使用高精度的算法训练模型将会耗时更久,实验环境下1000个样本,预计在20分钟左右完成训练 如果您选择了高性能的模型,相同训练数据量的情况下,训练耗时更短,模型预测速度更快。
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式,开发难度和开发的灵活性程度不一,分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参模式,后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参模式示意训练模型的基本步骤。