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。

 
 

    深度学习开源代码框架 更多内容
  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: 更多功能咨询

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  • 插件能力分布

    插件名称 功能特性 插件地址 Huawei Cloud API 华为云API插件提供华为云服务全量API检索、调试、SDK代码自动补全、集成华为云CLI、示例代码等功能 IntelliJ VS Code CodeArts IDE Huawei Cloud DevSpore 华为云D

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  • 使用常用框架训练模型

    0 MoXing是ModelArts团队自研的分布式训练加速框架,它构建于开源深度学习引擎TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras之上,详细说明请参见MoXing使用说明。如果您使用的是MoXing框架编写训练脚本,在创建训练作业时,请根据您选用的接口选择其对应的AI引擎和版本。

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 自动学习

    ,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的

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  • 构建学习器

    构建学习器 from modelarts.algo_kits import Learner learner = Learner( model=model, datablock=db, output_dir="./output", optimizer="SGD"

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 背景信息

    解(NLU)和自然语言生成(NLG)任务的SOTA模型开发与应用。 支持的模型结构框架 AI Gallery的Transformers库支持的开源模型结构框架如表1所示。 表1 支持的模型结构框架 模型结构 PyTorch MindSpore GPU 昇腾 Llama 支持 不支持

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  • 推理业务迁移评估表

    10B/100B,单机多卡推理。 - 能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型,例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径(开源或共享)。 可以提前的完成POC评估,例如框架、算子支持度,以及可能的一些性能指标。

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • ModelArts支持的AI框架

    ModelArts支持的AI框架 ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,不同模块的呈现方式存在细微差异,各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规

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  • ISDP产品功能整体框架

    ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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  • 产品概述

    源注册、隐私策略(敏感,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参

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  • 开源Kafka输出流

    开源Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务

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  • HBase开源增强特性

    HBase开源增强特性 HBase开源增强特性:HIndex HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库。每张表的数据按照RowKey的字典顺序排序,因此,如果按照某个指定的RowKey去查询数据,或者指定某一个RowKey范围去扫描数据时,HBase可以快速定位到

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  • Kafka开源增强特性

    Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标: Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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  • Flink开源增强特性

    Flink开源增强特性 Flink滑动窗口增强 Flink Job Pipeline增强 Flink Stream SQL Join Flink CEP in SQL 父主题: Flink

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  • YARN开源增强特性

    个队列包含两种权限:提交应用程序权限和管理应用程序权限(比如终止任意应用程序)。 开源功能: 虽然目前YARN服务的用户层面上支持如下三种角色: 集群运维管理员 队列管理员 普通用户 但是当前开源YARN提供的WebUI/RestAPI/JavaAPI等接口上不会根据用户角色进行

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  • Oozie开源增强特性

    Oozie开源增强特性 Oozie开源增强特性:安全增强 支持Oozie权限管理,提供管理员与普通用户两种角色。 支持单点登录登出,HTTPS访问以及审计日志。 父主题: Oozie

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  • 开源Kafka输入流

    开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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