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。

 
 

    机器学习超参数调整 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    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, 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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  • 调整Spark Core进程参数

    调整Spark Core进程参数 操作场景 Spark on Yarn模式下,有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中,Driver和Executor承担了很大的责任,而ApplicationMaster主要负责container的启停。

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  • 调整Spark Core进程参数

    调整Spark Core进程参数 操作场景 Spark on Yarn模式下,有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中,Driver和Executor承担了很大的责任,而ApplicationMaster主要负责container的启停。

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  • 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。

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  • 案例:调整GUC参数best

    案例:调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 agg_t1的表定义为: 1 create table agg_t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA,agg操作的group

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  • 修订记录

    发布推理服务 云端推理框架 2019-10-30 JupyterLab环境编辑界面的菜单优化,对应“特征工程”章节内容调整和优化。 新增如下章节: Notebook开发 创建参优化服务 创建Tensorboard 2019-04-30 第一次正式发布。 父主题: 用户指南

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  • 案例:调整GUC参数best

    案例:调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为: 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA,agg操作的group by

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  • 案例:调整GUC参数best

    案例:调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为: 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA,agg操作的group by

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  • 案例:调整GUC参数best

    案例:调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 agg_t1的表定义为: 1 create table agg_t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA,agg操作的group

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  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响 GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数,配置方法参见配置运行参数。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

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  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

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  • 模型训练

    企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • CREATE MODEL

    取值范围:字符串,针对不同算法参类型范围不同,取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的参”表的内容。 hp_value 参数值。 取值范围:字符串,针对不同算法范围不同,取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI

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  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

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  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

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  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键数据库主节点配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 数据库主节点配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当

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  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键数据库主节点配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 数据库主节点配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当

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  • CREATE MODEL

    取值范围:字符串,针对不同算法参类型范围不同,取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的参”表的内容。 hp_value 参数值。 取值范围:字符串,针对不同算法范围不同,取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI

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  • 案例:调整查询重写GUC参数rewrite

    案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则:magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明一下其中重要的几个规则的使用场景:

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  • 案例:调整查询重写GUC参数rewrite

    案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则:magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush等。下面简要说明一下其中重要的几个规则的使用场景:

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  • 案例:调整查询重写GUC参数rewrite

    案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则:magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明一下其中重要的几个规则的使用场景:

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