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。

 
 

    深度学习模型封装成服务 更多内容
  • 服务发现模型

    Native注册方式背道而驰。 一个Dubbo应用(服务)允许注册N个Dubbo服务接口,当N越大时,注册中心的负载越重。 Dubbo现有服务模型:根据Dubbo接口查找服务实例。 Dubbo Cloud Native服务发现模型,将原来Interface一级的服务发现拆分成两级,基于App找实例地址。 父主题:

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  • 功能介绍

    遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面

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  • 基本概念

    将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场,支持用户订购后,下载到推理框架中使用。 父主题: 产品介绍

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  • 数据处理场景介绍

    、相似图片等问题;在一批输入旧模型的推理数据中,通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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  • 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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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 删除转封装任务记录

    状态码: 403 删除转封装任务记录失败。 { "error_code" : "MPC.10211", "error_msg" : "The task does not exist." } 状态码 状态码 描述 204 删除转封装任务记录成功。 403 删除转封装任务记录失败。 错误码

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  • 集群网络模型选择及各模型区别

    集群网络模型选择及各模型区别 自研高性能商业版容器网络插件,支持容器隧道网络、VPC网络、云原生网络2.0网络模型: 集群创建成功后,网络模型不可更改,请谨慎选择。 容器隧道网络(Overlay):基于底层VPC网络构建了独立的VXLAN隧道化容器网络,适用于一般场景。VXLAN

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(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 采用自动机器学习技术,基于

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 模型管理简介

    、创建联邦学习实例、发布在线推理服务。 具体操作请参见表1。 表1 模型管理操作 参数名称 参数描述 模型名称 模型的名称,与模型打包时保持一致。 模型版本 模型的版本,与模型打包时保持一致。 模型描述 模型的描述内容,与模型打包时保持一致。 不能超过256个字符。 上架状态 模型包的发布状态:

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  • 取消转封装任务

    取消转封装任务 说明 取消任务需要用户提供所要取消任务的taskId。 待取消的taskId只能是正在任务队列中排队的任务。已开始或已完成的转封装任务不能删除。 核心代码 1 2 3 4 5 // 设置需要取消的任务ID CancelRemuxTaskRequest req = new

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  • 创建转封装任务

    创建转封装任务 您可以通过创建MpcClient实例并设置相关参数新建转封装任务,转封装任务用于视频转封装处理。 前提条件 已购买对象存储服务,并参考上传媒体文件在媒体处理服务同区域(如华北-北京四)上传媒体处理的源视频。 已参考获取云资源授权,完成媒体处理服务授权。 核心代码 创建转封装任务。

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  • 创建转封装任务

    源视频文件的存储路径。 输出桶所在区域 转封装文件存储的对象存储桶所在的区域。 输出桶名 转封装文件存储的对象存储桶。 输出路径 转封装文件的存储路径。 文件名 转封装后的文件名称。 输出格式 转封装格式。暂只支持"HLS"和“MP4”格式。 分片时长 HLS分片的长度,当转封装格式为“HLS”时有效。

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  • 重试转封装任务

    "error_msg" : "Operation failed." } 状态码 状态码 描述 200 重试转封装任务成功。 403 重试转封装任务失败。 错误码 请参见错误码。 父主题: 转封装接口

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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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  • 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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  • 功能介绍

    AI应用开发 提供统一技能开发框架,封装基础组件,简化开发流程,提供统一的API接口,支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务,无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型,也可导入用户线下开发的自定义模型。 技能开发完成后可发布到AI

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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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