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。

 
 

    训练稳定性深度学习 更多内容
  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 产品术语

    购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模

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  • 大数据分析

    均涌现出超高水平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,

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  • 镜像管理

    。 使用 自定义镜像 训练作业 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 使用自定义镜像创建AI应用

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  • 什么是ModelArts

    开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率,加速云端在线推理。

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  • 什么是CloudTable

    HBase:高并发,毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景:兼容HBase、Doris、ClickHouse等多种引擎。 高可靠:架构高可用,内核深度优化,提升系统稳定性。 高性价比:支持冷热分离,不同压缩算法,存储成本低。 简单易用:通过控制台分钟级构建分析集群,提供完善的集群运维管理、监控告警

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  • 什么是图像搜索

    什么是 图像搜索 图像搜索( Image Search ,又称为多媒体搜索)基于深度学习与图像识别技术,是一套开箱即用的场景化搜索服务,支持图像等数据的管理和搜索,提供多种通用预置场景的搜索能力,并支持低成本、高敏捷的定制化服务,为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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  • 使用模型

    鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 智能文档解析

    智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术,对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况,可支持多种证件、票据和规范行业文档,适用于各类行业场景。 应用场景 金融:银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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  • 创建工程

    开发环境 联邦学习模型训练运行环境信息,可通过下拉框切换当前环境。 进入代码编辑界面 创建联邦学习训练任务,详细请参考: 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 创建联邦学习训练任务(WebIDE) 删除联邦学习训练工程 模型训练工程描述 描述信息,支持单击图标,编辑描述信息。 对训练任务的

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  • 使用基础镜像构建新的训练镜像

    使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 模型训练

    模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 自动学习模型训练图片异常? 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

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  • 模型训练简介

    新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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  • 编写Workflow

    description="训练学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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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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  • 自动学习

    自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类)

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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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  • 构建学习器

    可选 int 分布式训练节点数量,默认为1,暂不支持分布式训练。 local_size 可选 int 单个节点中的GPU数量,默认为1,暂不支持分布式训练。 launch_remote 可选 boolean 提交训练作业,默认为False,暂不支持基于API提交训练作业。 基于learner进行模型评估

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  • 如何标识/取消/下载样本?

    本,单击“+AI训练”或“-AI训练”。 图3 批量标识AI训练样本 图4 批量取消AI训练样本 标记学习案例/取消学习案例样本(支持单个/批量操作)。 单个标识或取消:在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的/。 图5 单个标识学习案例样本 图6 单个取消学习案例样本

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  • 与其他云服务的关系

    身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。

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