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。

 
 

    深度学习神经网络量化 更多内容
  • 查询轻量化任务状态

    查询轻量化任务状态 功能介绍 查询轻量化任务状态 图纸上传完成后,即可调用该接口获取图纸轻量化转换状态,该接口可能需要调用多次,直到返回的数据轻量化状态为SUCCESS或FAILED,即代表轻量化转换结束。 如果轻量化状态为SUCCESS,则代表图纸轻量化转换成功,此时可通过li

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  • 策略参数说明

    00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1],默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 大数据分析

    现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • HCIP-AI EI Developer

    0考试覆盖:人工智能进阶理论与华为云开发实践,内容包括但不限于:神经网络基础;图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用;ModelArts概览;图像处理、语音处理、自然语言处理实验;ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • Delete轻量化删除表数据

    Delete轻量化删除表数据 本章节主要介绍轻量化delete删除表数据的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 DELETE FROM [db.]table [ON CLUSTER cluster] WHERE expr 使用示例 建表:

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复,默认hive

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  • 最新动态

    。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复,默认hive

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 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。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 方案概述

    或者效益最大化; 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强:自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台,目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强:方案结合华为云EI服务,地物自动识别效率超过95%,作物长势监测8天自动化更新

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  • 产品优势

    能引擎的算法能力:IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标,利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型,结合特征规则、分布统计以及外部输入的威胁情报,综合构建检测系统,有效提升威胁分析效率和准确性。 智能化威胁响应

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 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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