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。

 
 

    深入浅出python机器学习 更多内容
  • Python样例代码

    安装相应的python模块。 需要安装sasl,thrift,thrift-sasl,PyHive。 pip install sasl pip install thrift pip install thrift-sasl pip install PyHive 安装python连接zookeeper工具。

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  • 通过Python连接实例

    端口信息的获取方法请参见查看实例节点端口。 登录弹性云服务器,具体操作请参见《弹性云服务器快速入门》中“登录弹性云服务器”。 安装Python和Redis的Python客户端Redis-py。 如果系统没有自带Python,可以使用yum方式安装。 yum install python 下载并解压redis-py。

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    com/kubeflow/examples.git 安装python3。 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgz tar -zxvf Python-3.6.8.tgz cd Python-3.6.8 ./configure

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  • 使用SDK(Python)

    使用SDK(Python) 准备环境 配置样例工程 初始化DIS客户端 创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情

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  • 通过Python接入集群

    通过Python接入集群 本文介绍通过Python语言访问 CSS 集群的配置说明。 准备工作 CS S集群处于可用状态。 确保运行Python代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 操作步骤 安装Elasticsearch Python客户端,建议和Elasticsearch的版本保持一致,例如需要访问的集群版本是7

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  • 开始监控Python应用

    开始监控Python应用 快速接入Agent

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  • Spark Python接口介绍

    供数据集的操作方法,如map,filter。 pyspark.Broadcast:广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量,缓存在每一台机器上,而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel: 数据存储级别。有内存(MEMORY_ONLY),磁盘(DISK

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  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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  • 安装机器人环境

    ad?type=trialactivation 输入ESN码,产品选择机器人助手,点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载的许可证 图13 导入下载的许可证 父主题: 网银机器人部署

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  • 机器人管理配置指南

    机器人管理配置指南 快速入门 操作员:配置智能机器人 操作员:配置普通IVR 配置预置流程 父主题: 租户管理员指南

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    04-x86_64(推荐) python2.7、python3.6、python3.7的运行环境搭载的PyTorch版本为1.0。 python2.7、python3.6、python3.7、pytorch1.4-python3.7、pytorch1.5-python3.7,表示该模型可同时在CPU或GPU运行。

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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  • ModelArts

    自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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  • 配置Hive Python样例工程

    配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行 MRS 产品Hive组件的Python接口样例代码,需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python,其版本不低于2.6

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  • Python-binary-memcached客户端连接Memcached(Python)

    Python-binary-memcached客户端连接Memcached(Python) 介绍使用同一VPC内弹性云服务器ECS上的Python客户端连接Memcached实例的方法。 前提条件 已成功申请Memcached实例,且状态为“运行中”。 已创建弹性云服务器。创建弹

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    ore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

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  • 配置Spark Python3样例工程

    配置Spark Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Spark2x组件的Python3接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于3.6。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3

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