机器学习平台 PAI模型参数的相关内容

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机器学习PAI Ps训练出的模型，启动的时候需要在读取参数服务器配置么，这个又什么说明文档可以学习一下么?

机器学习PAI中batch模型的参数需要与fine-tune 保持一致吗？

机器学习PAI中batch模型的lr、decay_steps、decay_factor等参数需要与fine-tune 保持一致吗？

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你好，麻烦问下机器学习PAI-命令方式训练LR模型，在哪可以查询LR模型训练好的参数呢 PAI -name logisticregression_binary -project algo_public -DmodelName="xlab_m_logistic_regression_6096" -Dr...

机器学习PAI训练的时候有特征有物品的那些id，要为某个用户推荐时，请求模型那边是就带用户的参数？

机器学习PAI训练的时候有特征有物品的那些id啊之类的，那我部署到tensorflow serving上之后，要为某个用户推荐时，请求模型那边是就带用户的参数？训练时物品的那些直接置空或者就填默认值这样吗？

机器学习测试笔记（29）——找到最佳模型及参数

1构造函数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline class Better: def __init__(self,data): self.n_jobs = 2 se...

DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（二）

Job 2此作业将在容器未启动时触发启动，或者在job1成功生成时触发。Job 3当job2生成成功时，将触发此作业。这项工作是第一次训练模型，并检查模型的准确性是否大于95%。如果大于95%，则将模型保存到相应位置。Job 4当job3构建成功时，将触发此job。这项工作检查模型的准确性是否大于9...

DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（一）

任务描述创建使用Dockerfile安装Python3和Keras或NumPy的容器映像当我们启动镜像时，它应该会自动开始在容器中训练模型。使用Jenkins中的build pipeline插件创建job1、job2、job3、job4和job5的作业链Job1：当一些开发人员将repo推送到Git...

机器学习模型的超参数优化（二）

随机寻优（Random Search）通常并不是所有的超参数都有同样的重要性，某些超参数可能作用更显著。而随机寻优方法相对于网格化寻优方法能够更准确地确定某些重要的超参数的最佳值。随机寻优方法随机寻优方法在超参数网格的基础上选择随机的组合来进行模型训练。可以控制组合的数量，基于时间和计算资源的情况，...

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更新时间 2024-02-22 09:48:12

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阿里云机器学习平台PAI

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