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
  • 模型微调

    完成模型配置。 图1 模型配置 模型级别:可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型,“迭代模型”是用户二次微调后的模型。 输入模型:选择需要进行微调的模型和版本。当前支持2D预标注模型进行模型微调。 输出模型模型微调后存储的模型仓库。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 读取模型

    读取模型 概述 读取spark pipeline model类型的模型文件。 输入 无 输出 spark pipeline model类型的模型对象 参数说明 参数 参数说明 input_model_path 模型文件所在的路径 样例 params = { "input_model_path":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 保存模型

    保存模型 概述 保存spark pipeline类型的模型到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs pipeline_model inputs为字典类型,pipeline_model为pyspark中的PipelineModel对象 输出 无 参数说明 参数 子参数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型工程

    模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题: 预置算子说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型部署

    模型部署 ModelArts提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上,这是一

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 公共模型

    公共模型 公共模型提供API设计时所需公共数据的定义,在设计API的Body请求体或返回响应时,如果需要使用某种数据模型、公共响应等,可直接引用对应的公共模型,单击“公共模型”搜索框右侧,新建不同类型公共模型,CodeArts API提供以下7种公共模型定义:数据模型、公共响应、

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型调试

    String 来源训练作业的ID,模型是从训练作业产生的可填写,用于溯源;如模型是从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。 source_job_version 否 String 来源训练作业的版本,模型是从训练作业产生的可填写,用于溯源;如模型是从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息。 前提条件 已完成采集技术模型和录入业务模型。 操作步骤 登录ROMA Connect,在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型采集

    模型采集 接入数据源 管理数据源 采集任务管理 父主题: 应用模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息;同时也支持用户收藏模型,申请权限,添加标注,方便快速使用。 前提条件 已采集技术模型,具体请参见模型采集。 已创建业务模型,具体请参见模型目录(旧版)。 检索模型 在开天 集成工作台 界面中,选择左侧导航栏中的“应用模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型适配

    模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题: 推理业务昇腾迁移通用指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型适配

    可以看到获取的shape信息如下图所示。 图1 shape信息 PyTorch模型转换为Onnx模型(可选) 获取onnx模型有两种方式,方式一是使用官方提供的模型转换脚本将pytorch模型转换为onnx模型,方式二是对于提供了onnx模型的仓库,可以直接下载onnx模型。下面介绍方式一如何操作,如果采用方式二,可以跳过此步骤。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型管理

    模型管理 使用租间管理员账号登录AICC。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解管理> 系统管理>模型管理” 单击“新增”,依次输入“名称”、“语言”、“模型类型”、“描述”。 图1 新增模型 单击“保存”,完成配置。 父主题: 其他操作

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 接口模型

    接口模型 查询接口模型 查看接口模型 修改接口模型 父主题: 数据模型管理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型安全

    防篡改、防泄漏。 模型安全性及合规性。 对模型文件进行版本管理,支持模型溯源;模型训练工作流的访问操作通过身份及权限控制且模型训练、推理所依赖的环境支持租户资源隔离,模型文件存储安全,且对模型文件访问进行身份及权限控制,模型文件访问基于https加密传输,模型训练及访问可防篡改、防泄漏。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了