AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    自动机器学习 更多内容
  • GS

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010

    自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 用主账号给子账号配置ModelArts所使用的OBS桶的ACL权限即可。 父主题: 模型训练

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  • 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

    自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中: performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练

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  • 管理防护策略

    请单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够,不能完成机器的智能学习,或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”,仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后,单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中,服务器处

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  • 应用白名单策略

    策略名称:设置白名单策略的名称。 智能学习天数:请根据您业务的场景选择智能学习的天数,您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数,会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”,添加智能学习服务器,如图4所示。 添加为智能学习服务器,服务器

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  • 自动录制

    自动录制 启动自动录制 停止自动录制 父主题: 服务端API参考

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  • 自动授权

    单击应用列表“操作”列的“开启自动授权”。 在弹出的确认框中,单击“确定”。 图1 开启自动授权 自动授权开启后,“成员授权”按钮置灰,手动授权功能不可用。 关闭自动授权 开启自动授权后,单击应用列表“操作”列的“关闭自动授权”。 在弹出的确认框中,单击“确定”。 图2 关闭自动授权 自动授权关闭后

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  • 自动转发

    自动转发 用户可添加自动转发的邮箱,默认所有转发的邮件都将保存在原邮箱中。添加后,该邮箱收到的邮件都会自动转到设定的自动转发邮箱中,至多可添加15个自动转发邮箱地址。 成功添加后,1小时内原邮箱会收到设定了自动转发通知邮件,如下所示: 设定的自动转发邮箱会收到原邮箱的邮件内容,且注明是由原邮箱转发的邮件:

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  • 自动导入

    自动导入 如果您使用非导入符号,CodeArts IDE会帮助您添加相应的导入语句。此外,CodeArts IDE可以重新组织和验证代码中的导入。 添加导入 导入排序 父主题: 代码编辑

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  • 自动清理

    自动清理 系统自动清理线程(autovacuum)自动执行VACUUM和ANALYZE命令,回收被标识为删除状态的记录空间,并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明:控制数据库自动清理线程(autovacuum)的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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  • 自动补全

    自动补全 KooCLI开启自动补全后,在输入命令时使用“Tab”键,会根据已有命令提示其待补全的内容。 开启自动补全功能: hcloud auto-complete on hcloud auto-complete on 开启成功!自动补全仅支持bash,若未生效请执行`bash`命令

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  • 自动清理

    自动清理 系统自动清理线程(autovacuum)自动执行VACUUM和ANALYZE命令,回收被标识为删除状态的记录空间,并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明:控制数据库自动清理线程(autovacuum)的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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  • 自动编号

    自动编号 自动编号用于为每一条记录自动生成一个自定义格式的编号。 在表单开发页面,从“数据组件”中,拖拽“自动编号”组件至表单设计区域,如图1。 图1 自动编号 显示名称:该组件在页面呈现给用户的名称,可以设置为中文,也可以设置为英文。 编号模式:选择编号模式,如默认或自定义。默认格式为从1开始的递增序号,例如1

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  • 自动清理

    自动清理 系统自动清理线程(autovacuum)自动执行VACUUM和ANALYZE命令,回收被标识为删除状态的记录空间,并更新表的统计数据。 系统自动清理线程(autovacuum)包含VACUUM和ANALYZE两个过程。两次autovacuum的执行间隔时间为参数auto

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  • 自动清理

    参数说明:控制是否启动数据库自动清理进程(autovacuum)。自动清理进程运行的前提是将track_counts设置为on。 参数类型:SIGHUP 取值范围:布尔型 on表示开启数据库自动清理进程。 off表示关闭数据库自动清理进程。 默认值:on 如系统在故障恢复后,需具备自动清理两阶段事

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  • 自动清理

    on表示开启数据库自动清理进程。 off表示关闭数据库自动清理进程。 默认值:on 如系统在故障恢复后,需具备自动清理两阶段事务的功能,请将autovacuum设置为on。 当设置autovacuum为on,autovacuum_max_workers为0时,表示系统不会自动进行auto

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  • 自动升级

    放弃本次自动升级,请在页面手动取消升级计划。手动取消升级计划仅取消本次升级,并不会关闭自动升级能力,下个周期仍然会安排自动升级。 自动升级前三天每天自动进行一次升级前检查,检查失败会发送事件,建议您配置应用运维服务告警规则进行邮件或短信通知,失败后请您及时处理,保证自动升级成功。

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  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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  • GS

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • ModelArts

    从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07

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