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。

 
 

    机器学习的模型 更多内容
  • 计费说明

    据,训练深度学习机器学习模型,形成相关验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版 对业务场景为极特殊复杂场景企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天

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  • 最新动态

    相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • MLOps简介

    标签做多样化数据处理以及多种模型优化,以获得在已有的数据集上更好模型效果。传统AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出模型为终点。当应用上线后,随着时间推移,会出现模型漂移问题。新数据和新特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps中,实验迭代产物将会是一条

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习图像分类或物体检测算法时,标注完成数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 准备算法简介

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  • 模型评测

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • CREATE MODEL

    attribute_list 枚举训练模型输入列名。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型目标列名(可进行简单表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 subquery 数据源。

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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  • GS

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  • 修订记录

    变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等,对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务,对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务模型包更新发布推理服务,对应刷新模型管理。

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow部署 Kubeflow诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端AI计算平台是非常复杂和繁琐过程,它需要处理很多个环节。如图1所示,除了熟知模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算

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  • ModelArts

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现场景。这是通过在与任务相关数据集上训练模型完成,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型性能。 前提条件

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  • 创建数据预处理作业

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

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  • 混淆矩阵

    概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果情形分析表,以矩阵形式将数据集中记录按照真实类别与分类模型预测类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵行表示真实值,矩阵列表示预测值。 True Positive(TP):真正类。样本真实类别是正类,并且模型识别的结果也是正类;

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