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yehx

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发表于2020年05月21日 23:26:40
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12#
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华为云ID: yehongxia

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课程很不错,走了一遍,熟悉了流程。希望能够了解,

  1. 怎么结合ModelArts和MindSight/TensorBoard,实时观察整个训练流程(例如Accuracy变化)和训练性能(Profiling)信息。

  2. 未来能否支持Docker+Ascend训练。我发现在训练任务中,尤其在初期调整网络的时候,出现某些错误会指向某个代码目录;但是只有训练的日志文件,没有办法进一步追踪问题。

  3. 关于训练日志文件里的训练速度信息(global_step/sec),不同epoch,变化很大。从10 global_step/sec左右(已经排除最初几个epoch),到38 global_step/sec左右。一个epoch是92个global_step(training图片总数是3271*0.9=2944张=92*32),每个global_step是32张图片(batch size=32)。所以训练速度相当于是从320 images/sec到 1216 images/sec之间。Ascend 910官方的ResNet50性能数据大概是~1700 images/sec。不知道是训练速度不稳定,还是训练速度报告的不准确。希望能得到一个较为稳定准确的性能数据,可以用来对要训练的任务做一个大致训练时间的评估。


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hairuo

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发表于2020年05月21日 23:58:02
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13#
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华为云账号: hairuo_oxo

在线部署:

521.PNG


推理预测:

520.PNG

522.PNG


学习感想:

首先,通过听张老师深入浅出的讲解,我了解到了我之前参加AI训练营所不知道的modelarts的一些强大之处。很感谢华为云能够给我这次学习的机会,让我能够跟AI大咖们互动,增长眼界。

其次,我也给出一点点私见,希望modelarts能越做越好。

第一:除了一些常见的网络,如ResNet、yolo之外我也希望能通过这个平台学习一些先进的算法,比如EfficentNet,如果官方能提供更多关于先进算法在modelarts上面学习实践的案例就更好了。

第二:如直播中的毛老师而言,OBS的体验感确实差了点,我觉得除了任务进度条之外,还有对Linux系统的支持力度也可以提高一下。因为现在很多开发者(包括我及身边的同学)都是使用ubuntu来跑模型,虽然说有obs的命令行,但是它只支持一些特定的linux发行版环境,远不如可视化操作的obs浏览器方便得多。

第三:希望官方能够开发一些工具可以更方便高效地直接调用modelarts上已经训练好的模型文件或者推理服务,这样会让开发者后续植入到嵌入式和移动设备里使用的难度大大减少,节省很多实际生产过程中的大量人力物力。

最后,感谢华为云官方一直以来都组织那么多有趣、丰厚的AI活动,带领我们这些开发者上走上学习正轨!


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huxian123

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发表于2020年05月22日 00:10:44
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14#
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华为云账号:huxian123

短短一个小时的课程,收益匪浅,希望有更多这样的课程,

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ad123445

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发表于2020年05月22日 00:14:51
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15#
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华为云账号:ad123445

实操截图:

sss00521214251.png



跟着张老师做了ModelArts昇腾集群训练和推理的实操案例,收获很多,自己也尝试使用多种算法多种规格进行实验,已经对整套流程比较熟悉,也深深感受到ModelArts的强大和给AI市场带来的便利,对算法的几点建议我已经发帖说明了,另外非常感谢张老师的耐心解答,终于把我困惑许久的问题解决了。

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superu

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发表于2020年05月22日 20:26:31
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16#
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实操截图:

1.训练推理

微信截图_20200522191534.png

微信截图_20200522192159.png

2.部署预测

微信截图_20200522195253.png

微信截图_20200522195221.png

3.对比MindSpore和TensorFlow

基于MindSpore AI引擎的训练时间明显缩短

微信截图_20200522195543.png

微信截图_20200522200037.png

使用体验:

除了OBS桶上传数据和导入数据集比较慢,标注过程有点长,总体体验十分顺畅,体验了昇腾集群优秀的运算推理能力和华为自研的AI架构 MindSpore,点赞!也十分感谢张老师和直播间的其他大牛,昨晚的直播收获满满,也让我对AI的学习产生更大的兴趣。

一点建议:

希望将来上新更多优秀的机器学习算法,OBS的优化越做越好。




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hw20245568

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发表于2020年05月25日 11:05:54
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17#
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账号:hw20245568

首先是体验过程中的截图。

  1. 数据导入+数据集创建

    N_0V97G~8`Z]N%I8N_DX}43.jpg

  2. 训练作业

    L(`(H@LW2R1HSB{OIEX14ST.jpg

    1EY4IKSJI~L_{PD0%_T4IG2.jpg


  3. 模型转换

    M}]112NH8K5S%Q5H6AU1L96.jpg


  4. 在线服务

    @OPEYDLU9WZ`IS{IK$DMNTY.png


使用感受:

1. 开发流程基本全部封装,训练算法、模型转换等代码华为云已经全部调试好了,这一点对我这个非计算专业小白非常友好。我这个工科专业,只是在某些项目开发,模型计算上用到AI,但学习AI又需要很多时间,华为云这个工具就可以代替自己编程的环节实现项目开发。

2.训练过程感觉太快了,之前我写过手写数字识别,训练需要很久,这次的训练只用了7分钟左右,比我自己写的缩2两倍多,重点是训练准确率这些指标还很好。

直播的时候,张老师说昇腾芯片采用训练下沉,果然效果比较好。

 

修改建议:

1.首先是数据集导入数据上,体验确实不好,开始导入后,已导入数据数量需要很久才更新,就误以为已经导入完成,然后就提前发布了,结果导致我直播没跟上老师的节奏。(甩锅,哈哈哈)

建议是,做个进度可视化模块,或者设置下数据集发布条件,如果有导入任务还在进行中,就不允许发布

后来发现在所有数据集概览界面,数据集下发有个导入情况,其实不是很容易被看到,因为导入数据时,我的界面一般都是在数据导入界面,导入完成发布了才会切换界面。

 77DN0}Q_`3TX_R~_BGYHB2G.png

2.模型转换创建界面----高级选项,直播时张老师也重点强调了,参数格式问题,多个空格都会转换失败,但是如果没有老师的提示,我可能会犯错。

但是在参数输入上也没有格式提示,这就容易出错

建议加上参数格式示例

 7~Q45VDTLQ}9)9N1(X28{U3.png

 

最后,感谢华为云的开发者们,完成了这庞大的算法开发,减少了我们工科生在项目开发上花在项目上的时间。再有就是训练、在线服务这些定价都很良心,大企业风范。

点赞华为!



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oldlei

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发表于2020年05月25日 13:23:09
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18#
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华为云账号:oldlei

感想:第一次没有完成,随后由于其他事情耽误了,今天完成了时间。小白一个,实践中遇到很多错误,在解决的过程中学到很多东西,虽然根据步骤已经完成实践,但其中还有很多不懂。虽然通过实践有了更深一步的了解,但暂时还没有到可以对modelars提建议的地步,只希望直播或者其他方式的课程多一点,让我这样只有兴趣没有基础的小白有一个完善的学习思路。非常感谢。


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linteng0718

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发表于2020年05月26日 15:39:15
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华为云账号:linteng0718

体验感受:由于之前参加过实战营,对于ModelArts有一定的了解,上手起来也十分的方便,只有中间一些小插曲(版本选择错误),但是总的体验下来还是十分的流畅,相比之前的训练方式快了许多,准确率也是十分的不错。然后就是在老师的细心讲解下对于该系统的理解又加深了一些,对于训练的参数的含义和参数的配置的知识懂得了更多。

实操截图:
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linzhuofeng

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发表于2020年05月26日 15:51:01
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感受:

这次课程干货满满,整晚意犹未尽,这样的课程再多多益善!!

最大一个亮点是从训练和推理都移植到了昇腾上进行,发挥了昇腾的强大算力。

Ascend 910训练的下沉,测试下来大概下沉了93个steps,速度的提升很明显。

MindSpore目前的model到Ascend上依然需要进行一次转换,很期待后续的无缝不需转换直接部署。

实验过程中进行模型转换等需要自定义填写选择参数的地方一定要细致入微,否则就要花费不少时间重新倒腾。

最后一个彩蛋就是modelarts之后的模型部署将支持到设备端华为手机上,这样能大大提高modelarts的竞争力,也能方便应用快速落地验证,毕竟不是每个人都有Atlas,但每个人都有华为手机这个不是梦。

过程:

1、训练作业

训练作业.png

2、模型转换

模型转换.png

模型.png

3、部署在线服务

在线服务.png

在线服务_tf01.png

在线服务_ms01.png

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发表于2020年05月28日 23:43:10
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华为云账号:SmallLin

总体来说没什么问题。想说的好像已经有人说了,就是数据集图片上传时没有进度,显示100%,不知道的以为传好了。

还有obs删除文件时,并发数可以多一点吗,有点慢。

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