弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    多层客户端服务器模型 更多内容
  • 对象模型

    对象模型 本节介绍流控策略的对象模型,如下表所示: “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 流控对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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  • 对象模型

    对象模型 本节介绍签名密钥的对象模型,如下表所示: “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 签名密钥模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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  • 对象模型

    对象模型 本节介绍签名密钥与API的绑定关系的对象模型,如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 签名密钥与API绑定关系对象模型

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  • 对象模型

    对象模型 本节介绍自定义 域名 及证书的对象模型。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 域名对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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  • 训练模型

    请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,配置训练参数,开始训练模型。 输出路径 模型训练后,输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框,在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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  • 管理模型

    管理模型 开发模型 导入/转换本地开发模型 导入/转换ModelArts开发模型 加密模型 父主题: 开发环境HiLens Studio

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  • 加密模型

    om”格式的模型文件,选择“Encrypt Model”。 弹出“Encrypt Model”对话框。 图1 加密模型 “Encrypt Model”对话框中显示了模型密钥,单击“OK”。 在左侧“model”目录下会生成带密钥的模型文件,为区别于原模型,名称后缀增加“.en”。 图2

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  • 模型中心

    模型中心 模型中心概述 创建模型微调流水线 创建及管理模型 调测模型 查看模型调用记录

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  • 模型设计

    模型设计 关系建模 维度建模 父主题: 数据架构组件

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  • AI模型

    AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型,目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据,对盘古药物分子大模型进行微调,进行属性预测和迭代活性优化,实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据,对盘古药物分子大模型进行增量预训练,提升化合物表征精度。

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  • 获取模型

    获取模型 功能介绍 获取当前空间下的全部模型信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/workspaces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见项目ID和账号ID。

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  • 模型训练

    模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 示例:从0到1制作 自定义镜像 并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 示例:从0到1

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练中除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间,参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求,提升开发者模型训练的开发

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  • 模型测试

    单击界面左下角的“异常检测模型测试”,弹出“异常检测模型测试”代码框,如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”,可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例,如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分,具体以实际打印结果为准。

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  • 模型训练

    模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程,无需关注,下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”,进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程,这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程,本次不使用。

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  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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  • 测试模型

    测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据,测试数据一定是带标签的数据,方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”,新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标,进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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  • 训练模型

    训练模型 特征和算法确定后,可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容,如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标,进行模型训练。 模型训练完成后,界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示: 0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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  • 模型管理

    模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”,可在“模型管理”界面查看打包好的模型,如图1所示。 图1 模型管理 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型

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  • 使用模型

    使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果,命令如下。 1

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  • 发布模型

    发布模型 逻辑实体创建完成后,必须创建对应的物理实体,才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航,选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中,单击展开分层,选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下,单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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