AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习多模型并行 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • ModelArts

    在Notebook中,如何使用昇腾卡进行调试? 更多 模型部署 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用 自定义镜像 创建在线服务,如何修改默认端口? 服务预测请求体大小限制是多少? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 ModelArts 构建精准声音模型 利用ModelA

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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绘制成图表,直观形象。

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • IAM 身份中心

    配置用户门户会话的持续时间 用户组管理 创建用户组 用户组添加/移除用户 账号权限管理 创建权限集 账号关联用户/组和权限集 启用和配置访问控制属性 为ABAC创建权限策略 身份源管理 更改身份源 自定义用户门户URL 配置外部身份提供商 因素认证 启用MFA 注册MFA设备 其他 设置委托管理员

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  • GPU加速型

    表3 G6v型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 (GiB) 最大带宽/基准带宽 (Gbps) 最大收发包能力 (万PPS) 网卡队列数 GPU 显存 (GiB) 虚拟化类型 g6v.2xlarge.2 8 16 6/2 35 4 1/8 × T4 2 KVM g6v.2xlarge

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  • 并行查询简介

    并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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  • 并行查询(PQ)

    并行查询(PQ) 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题: 常见内核功能

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • 提交排序任务API

    知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过

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  • 排序策略

    单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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  • AI Gallery功能介绍

    面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • 并行查询简介

    并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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  • 开启并行查询

    Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时,新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围:0-4294967295 默认值:64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时,使用该值。

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