简介

AutoML

AutoML（Auto Machine Learning），即自动化机器学习工具，基于Vega提供了模型自动性能调优、超参数自动调优和大模型压缩调优功能。昇腾AI模型开发用户可以通过模型自动性能调优功能和基于API方式的模型性能调优找到性能更好的模型。AI初学者可以通过AutoML工具结合数据集，生成满足需求的模型，对训练超参进行自动调优。

• 模型自动调优包含剪枝和量化算法，支持在昇腾910 AI处理器上进行搜索训练，覆盖MindSpore，PyTorch框架，能对CV领域分类、检测和分割等常用模型进行自动性能调优。
• 训练工程超参数优化（Hyperparameter Optimization，简称HPO），支持对昇腾910 AI处理器搜索训练，覆盖MindSpore和PyTorch框架，用自动化的算法来优化超参数，从而提升模型的精度、性能等指标。
• 大模型压缩调优功能目前主要解决紫东.太初大模型在推理时需要庞大的显存和密集的计算资源，难以满足其在生产环境下的高吞吐、低延迟和低成本要求的问题，提升推理实时性并降低边侧部署成本，以便更快地推进企业在不同下游任务中实现大模型的落地应用。

CANN后续版本将不再支持AutoML工具。

AutoML的使用流程如下图所示。

图1 AutoML业务流程