数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
进入控制台立即购买帮助文档DLI开发者社区1对1咨询                
               

           

    spark机器学习 源代码 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 源代码

    -endif. -define(PLACEHOLDERS, [ ?PH_CERT_CN_NAME, ?PH_CERT_SUBJECT, ?PH_PEERHOST, ?PH_CLIENTID, ?PH_USERNAME ]). description()

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 修改源代码

    修改源代码 修改应用服务 如图1,现需要将集群下podinfo服务的访问类型由“集群内访问”改为“节点访问”,将其端口暴露到现网,具体操作如下: 图1 服务列表 进入配置集合源代码仓库,根据根据配置集合仓库源信息,找到并打开podinfo/kustomize路径下的service

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 获取LiteOS源代码

    LiteOS源码仓在码云上,使用master分支。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    方库,尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ML Studio简介

    ,可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程,无缝衔接数据分析和预测应用,为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中,算子是一种基本功能单元,以ipyn

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 访问源代码控制功能

    访问源代码控制功能 大多数与源代码管理相关的操作可以在Source Control视图中执行。要打开它,请执行以下任一操作: 单击左侧活动栏中的Source Control按钮()。 在主菜单中,选择View>Source Control。 按“Ctrl+Shift+G”/“Alt+9”(IDEA键盘映射)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark应用开发简介

    按不同的模块分,Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块,支持CLI或者ThriftServer两种方式访问。其中ThriftServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。 spark-sql脚本

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限, MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark

    Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码,但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样,因此建议使用集群自带jar包。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark

    Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题: 组件介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开源组件Web站点

    Manager 方法一:适用于所有版本集群 https://Manager浮动IP地址:28443/web 说明: 确保本地机器与MRS集群网络互通。 远程登录Master2节点,执行“ifconfig”命令,系统回显中“eth0:wsom”表示MRS Manager浮动IP地址

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了