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。

 
 

    机器学习独立同分布 更多内容
  • 集群重分布

    集群重分布分布 查看重分布详情 父主题: 节点变更

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  • 业务分析

    Service)是一个智能的数据库安全服务,基于机器学习机制和大数据分析技术,提供数据库审计,SQL注入攻击检测,风险操作识别等功能,保障云上数据库的安全。 在SA中的DBSS业务分析页面,您可以查看最近30分钟、最近1小时、最近24小时、7天或者30天内数据库的总体审计情况、风险分布、会话统计以及SQL分布情况。

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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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  • 产品优势

    产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算;

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  • 产品概述

    AOM(应用运维管理)实时监控应用运维指标,APM通过拓扑、调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后,CPTS(云性能测试服务)关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据,APM多维度关联分析异常指标,提取业务正常与异常时上下文数据特征,通过聚类分析找到问题根因。 产品优势

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  • 节点分布

    加速效果。 中国大陆节点分布 大区 节点分布 华北 北京,天津,山西,河北,内蒙古自治区 华东 上海,江苏,浙江,安徽,江西,山东,福建 华中 河南,湖北,湖南 华南 广东,海南,广西壮族自治区 西北 陕西,甘肃,青海,宁夏回族自治区,新疆维吾尔族自治区 西南 重庆,四川,贵州,云南,西藏自治区

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  • 选择分布方式

    位置。对于Hash分布表,在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源,大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围(Range)和列表(List)分布是由用户自定义的分布策略,根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN,这两种分布方式便于用户灵活地

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  • 选择分布列

    可视为倾斜,如果相差10%以上就必须要调整分布列。 GaussDB 支持多分布列特性,可以更好地满足数据分布的均匀性要求。 Range/List分布表的分布列由用户根据实际需要进行选择。除了需要选择合适的分布列,还需要注意分布规则对数据分布的影响。 父主题: 审视和修改表定义

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  • 选择分布方式

    位置。对于Hash分布表,在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源,大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围(Range)和列表(List)分布是由用户自定义的分布策略,根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN,这两种分布方式便于用户灵活地进

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  • 重分布函数

    分布函数 以下函数为重分布期间gs_redis工具所用的系统函数,用户不要主动调用: pg_get_redis_rel_end_ctid(text, name, int, int) pg_get_redis_rel_start_ctid(text, name, int, int)

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  • 选择分布列

    可视为倾斜,如果相差10%以上就必须要调整分布列。 GaussDB支持多分布列特性,可以更好地满足数据分布的均匀性要求。 Range/List分布表的分布列由用户根据实际需要进行选择。除了需选择合适的分布列,还需要注意分布规则对数据分布的影响。 父主题: 审视和修改表定义

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  • 分布式

    分布式 Oracle数据库兼容性概述 SQL的基本元素 伪列 操作符 表达式 条件 常见的SQL DDL子句 SQL查询和子查询 PL/SQL语言 系统函数 系统视图 高级包 父主题: 与Oracle兼容性说明

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  • 分布式

    分布式 MySQL数据库兼容MySQL模式 父主题: 与MySQL兼容性说明

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  • ModelArts

    自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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  • 创建防护策略

    策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习服务学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后,HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程,并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径,

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  • 模型训练

    当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程,需要从硬件角度(芯片、硬件设计)考虑分布式训练架构,如系统

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  • 下发重分布

    下发重分布 功能介绍 该接口用于集群扩容后将老节点数据均匀分布到新扩节点的数据重分布操作,数据“重分布”后将大大提升业务响应速率。 重分布功能仅DWS 2.0和8.1.1.200及以上集群版本支持。 离线调度重分布模式在8.2.0及以上版本将不再支持。 只有在扩容之后,集群任务信

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  • 恢复重分布

    恢复重分布 功能介绍 此接口用于恢复暂停状态下的重分布操作,仅支持DWS2.0集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/redistribution/recovery 表1 路径参数 参数

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  • 选择分布方式

    位置。对于Hash分布表,在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源,大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围(Range)和列表(List)分布是由用户自定义的分布策略,根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN,这两种分布方式便于用户灵活地进

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下,考虑选择查询中的连接条件为分布列,以便Join任务能够下推到DN中执行,且减少DN之间的通信数据量。

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  • 选择分布方式

    位置。对于Hash分布表,在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源,大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围(Range)和列表(List)分布是由用户自定义的分布策略,根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN,这两种分布方式便于用户灵活地进

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