超分辨率转换

Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

查看更多 →

CloudTable HBase集群支持哪些压缩算法？ 当前CloudTable HBase集群支持的压缩算法有SNAPPY和GZ。 父主题： 通用类

查看更多 →

制作开机动画压缩包 该设置方法只适用IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro，推荐批量设置时使用 制作方法，与制作开机动画压缩包相同。 父主题： IdeaManager的管理页面设置

查看更多 →

OBS表压缩率较高 当Parquet/Orc格式的OBS表对应的文件压缩率较高时（跟文本相比，超过5倍压缩率），建议在提交导入数据到 DLI 表作业时，在submit-job请求体conf字段中配置“dli.sql.files.maxPartitionBytes=33554432”，

查看更多 →

compress.lzc.ZCodec LZC压缩格式不支持FSImage和SequenceFile压缩。 当前HDFS提供了多种压缩算法，包括Gzip、LZ4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy

查看更多 →

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

查看更多 →

moduleA），那么其压缩包要求满足如下结构： 图2 压缩包结构要求 即在压缩包内有一层以模块名命名的文件夹，然后才是对应类的Python文件，通常下载下来的Python库可能不满足这个要求，因此需要重新压缩。同时对压缩包的名称没有要求，所以建议可以把多个模块的包都压缩到一个压缩包里。至此，

查看更多 →

产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、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、MXNe

查看更多 →

什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

查看更多 →

制作开机动画压缩包 该设置方法只适用于IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro 开机动画压缩包一般包括两个部分：2个动画片段文件夹（单次播放片段和循环播放片段）以及1个配置文件desc.txt。下文将演示如何制作常见形式的开机动画压缩包。 准备两段图片 准备两段

查看更多 →

是否支持压缩上传视频文件？ 不支持压缩上传的视频文件。您可以通过视频转码功能，设置降低分辨率和码率，开启高清低码来改变视频文件的大小。 父主题： 上传问题

查看更多 →

使用函数压缩图片 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 图片处理

查看更多 →

Kudu支持的压缩算法有哪些？ 问：Kudu支持的压缩算法有哪些？ 答：Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib，默认是lz4。 父主题： 大数据业务开发

查看更多 →

使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）—— 建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优

查看更多 →

。 根据参数配置说明，配置数据是否压缩、压缩进程数量以及缓冲节点大小等特殊配置信息。 参数 配置说明 迁移过程数据是否压缩 选择“是”，迁移时，进行数据压缩，可以设置“压缩线程个数”。 选择“否”，迁移时，不进行数据压缩。 压缩线程个数 限定压缩线程个数，可以选择由系统自动设置，也可以手动设置，取整数（1<=

查看更多 →

从模板中选择元模型 查看AI应用详情 当AI应用创建成功后，您可以进入AI应用详情页查看AI应用的信息。 管理AI应用版本 为方便溯源和模型反复调优，在ModelArts中提供了AI应用版本管理的功能，您可以基于版本对AI应用进行管理。 发布AI应用 针对在ModelArts创建的AI应用，支持发布至AI

查看更多 →

gpu.memoryUsed, 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

查看更多 →

是指基于标准的视频编解码技术对视频文件进行码率压缩、分辨率调整、封装格式转换、水印添加等动作。 一进多出 转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达

查看更多 →

训练输出路径 Step5 推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“AI应用管理>AI应用”，进入“我的AI应用”页面，单击“创建”。 在“创建AI应用”页面，填写相关参数，然后单击“立即创建”。 在“元

查看更多 →

训练输出路径 Step5 推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“AI应用管理>AI应用”，进入“我的AI应用”页面，单击“创建”。 在“创建AI应用”页面，填写相关参数，然后单击“立即创建”。 在“元

查看更多 →

推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

查看更多 →