自动建模介绍

在这里介绍通过使用 OpenBayes 自动建模模块，开发者可以快速训练出一个深度学习模型，解决对应的深度学习问题。开发者需要将自己数据集的格式转换成 OpenBayes 数据格式，然后按照步骤使用自动建模模块，通过对应的默认模型或基于默认模型的自动调参，得到一个指标最好的模型。

快速尝试

为了方便说明，我们以目标检测问题为例进行使用说明，并使用一个公开数据集进行自动建模功能。选取左侧“自动建模”，并点击“创建新自动建模”按钮，开启一个自动建模作业。

创建新自动建模

进入新建自动建模界面，填写对应信息，并在“解决问题”一项中，选择“目标检测”问题。

绑定数据

我们已经准备了公开数据集“缺陷检测”用来展示。在绑定数据项目中，input0 是为自动建模准备的公开预训练模型，能加速训练过程；input1 是默认选择的缺陷数据集，在使用过程中，可以根据自身的需求调整 input1 的绑定对象。

配置

在配置界面，上方会展示之前页面的信息，这部分只用来展示，不能修改。下半部分是配置选项，“选择算力”目前提供的是 NVIDIA V100 显卡和 NVIDIA A100 显卡的算力类型；“最大尝试次数”是指在自动建模的过程中，学习过程中的总尝试次数，自动建模将在指定次数内找到一个此范围内的最优模型；“并行个数”是指同时启动的 GPU 训练实例个数，这个参数收个人权限影响。“高级设置”中的初始化参数是关于数据集的设定参数，用户必须填写的是数据集图片的宽高。 完成配置之后，点击“运行”，启动自动建模作业。

结果展示

开始运行之后，直至完成所有的执行尝试之后，我们可以通过概览界面查看该任务的基本信息、执行状态和每一次尝试执行的结果。