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。

 
 

    机器学习和数据结构 更多内容
  • GS

    预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • FPGA加速型

    概述 FPGA加速云服务器(FPGA Accelerated Cloud Server, FACS)提供FPGA开发使用的工具及环境,让用户方便地开发FPGA加速器部署基于FPGA加速的业务,为您提供易用、经济、敏捷安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类: 高性能架构

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  • AI开发基本流程介绍

    数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的A

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 与其他服务的关系

    Service,RDS),镜像服务(Image Management Service,IMS),云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)等。 OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源,例如MapReduce服务 (MapReduce Service,MRS),机器学习服务 (Machine

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩部署模型。开发者无需专业的开发基础编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • Volcano调度概述

    Scheduler是负责Pod调度的组件,它由一系列actionplugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作;plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性,您可以根据需要实现自己的actionplugin。 图1 Volcano

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  • 问答机器人API

    项目ID,用于资源隔离。请参见获取项目ID。 qabot_id 是 String 机器人标识符,qabot编号,UUID格式。如:303a0a00-c88a-43e3-aa2f-d5b8b9832b02。 获取方法: 登录对话机器服务控制台,在智能问答机器人列表中查看qabot_id。 请求参数 表2 请求Header参数

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  • 应用白名单策略

    。 添加学习服务器时,可以添加一个或者多个服务器,HSS将对一个或多个服务器进行自动化聚类收集“可信”、“不可信”“未知”的应用进程数据。 图4 添加白名单策略学习服务器 单击“确认”,完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中,您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。

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  • 方案概述

    方案概述 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark,能够提高机器学习、数据探索ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 具体流程如下: 在集群外节点安装客户端 安装Python3

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 附录

    名词解释 对象存储服务OBS:提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力,可供用户存储任意类型大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。 人工智能平台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

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  • 模型配置文件编写说明

    } ] } } 配置文件 代码中request结构response结构中的data参数是json schema数据结构。data/properties里面的内容对应“模型输入”“模型输出”。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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  • 附录

    Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击入侵。

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  • 端到端场景案例介绍

    端到端场景案例介绍 机器学习端到端场景 服务更新场景 父主题: 如何开发Workflow

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  • 管理防护策略

    学习。 若设置的智能学习天数不够,不能完成机器的智能学习,或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”,仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后,单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中,服务器处于“关机”或者“故障”状态、Ag

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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • MLOps简介

    门槛较高,需要有一定的算法基础,而且算法需要快速高效地迭代。专业的运维人员追求的更多是稳定、安全可靠;专业知识也AI算法大相径庭。运维人员需要去理解算法人员的设计与思路才能保障服务,这对于运维人员来说,门槛更高了。在这种情况下,更多时候可能需要一个算法人员去端到端负责,这样一

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  • 创建纵向联邦学习作业

    训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择、样本对齐(可选)、特征选择(可选)、模型训练、模型评估。 创建过程如下:

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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