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。

 
 

    深度学习多模型并行 更多内容
  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 什么是内容审核

    内容审核-视频流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容,防御内容风险,提高视频流的审核效率,降低业务违规风险。 内容审核-文档 基于业界先进的深度学习模态审核模式,快速解析文档以及网页中的图文内容,精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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  • 方案概述

    AI空间布置 AI空间算法:AI识别空间大小、动线、风水等维度参数,做到空间合理分区、科学布置; 模型智能布置:学习模型的色系、大小、风格,根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2:自研云渲染技术,实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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  • 概要

    Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 计费说明

    ,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 产品优势

    DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具,如Airflow。 企业级租户 基于表的权限管理,可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式,云上多种数据源、E CS 自建

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  • 自动学习

    从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。

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  • 迁移学习

    源数据引用变量名 修改源数据引用变量名,以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有份数据需要迁移时,也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名,以免和目标操作流变量名产生冲突。当有份数据需要迁移时,也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标,运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 执行作业

    ,包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • AI开发基本流程介绍

    还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • 并行DDL

    并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计,导致针对大表的DDL操作耗时较久,延迟过高。以创建二级索引为例,过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 GaussDB(for MySQL)支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时,您可以通过并

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 常用概念

    以自定义转码模板。 高清低码 指基于华为转码技术,根据人眼视觉感知模型, 对视频中每个场景、动作、内容、纹理等进行智能分析,保证相同视频画质下,码率更低,一定程度上降低带宽成本。 倍速转码 指通过对源视频分片并行转码,大幅提升转码速度。相比标准转码,转码速度可提升6倍,适用于30分钟以上的长视频。

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  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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