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。

 
 

    机器学习平台研发 更多内容
  • 研发能力调研与诊断

    研发能力调研与诊断 使用ThoughtWorks特有的敏捷成熟度的体系框架,对客户IT现状进行多维度的评估,并定制转型方案及实施计划。 图1 ThoughtWorks AMM(Agile Maturity Model)敏捷成熟度评估 ThoughtWorks有一套已被行业验证的敏捷成熟度体系(Agile

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  • 研发需求(IR/SR/AR)

    研发需求(IR/SR/AR) 研发需求下的工作项有三种类型,分别为IR(初始需求)、SR(系统需求)、AR(分配需求)。 状态流转介绍 新建研发需求 分解研发需求 处理研发需求 编辑研发需求详情 查询研发需求 复制研发需求 协同下发和接收研发需求 迁移研发需求 导入和导出研发需求

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  • 导入和导出研发需求

    导入和导出研发需求 系统提供导入和导出研发需求功能。 导入研发需求:系统提供了需求导入的模板,用户下载模板后,可填写多个需求信息进行导入,便于节约需求创建的时间。 导出研发需求:通过导出功能,可以将系统中的需求导出到Excel表中,方便查看。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。

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  • 围绕代码研发资产追溯

    围绕代码研发资产追溯 围绕代码的研发资产追溯 提供从需求、任务、设计、缺陷、代码、版本的记录追溯,掌握每一行代码的来龙去脉,方便网上问题定位和审计,详见E2E设置。 父主题: 功能特性

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  • 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

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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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  • 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

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  • 总体架构

    提供测试环境,降低它们的试错成本。具体建设提供的测试服务包括 先进网络测试,提供数通测试能力、5G测试能力、压力测试能力、以太网分析能力。 工业机器人测试,提供机器人算法测试能力,智能感知测试能力,机器人数字孪生测试能力,机器人性能监测能力。 PLCopen测试,提供了PLC基础

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 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

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 需求理解

    数字化转型带来了制造业生产工具的革命,而生产工具的革命性演进又是实现智能制造的重要条件。伴随新一代信息技术的创新和应用,常规的机器人、机床、专业设备等传统装备正在升级为增材制造装备、智能机器人、智能机床、智能机械设备(自动吊装设备、自动分检设备等)等智能装备,传统能量转换工具通过加载了传感、通信、

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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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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和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 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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  • 需求管理 CodeArts Req

    为敏捷开发团队提供简单高效的团队协作服务。 产品介绍 什么是需求管理 产品优势 应用场景 权限管理 03 使用 学习如何在需求管理中开始您的实际工作。 常用操作 思维导图规划 项目模板 Scrum项目 管理Scrum项目 新建Scrum项目 设置 项目设置 通用设置 02 入门 从0到1,快速学习需求管理服务。

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  • 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

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  • 初识Astro低代码平台

    通过丰富的零码、低码、工作流教学课程,介绍Astro中的各类应用,帮助用户轻松学习、快速上手搭建。 论坛交流 低代码平台Astro交流论坛,是华为云用户的聚集地。这里有来自Astro各服务的技术牛人,为您快速解决技术难题。 父主题: Astro低代码平台

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  • 基本概念

    基本概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分

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  • 初识Astro低代码平台

    support video tags. 图1 Astro低代码平台 表1 Astro低代码平台功能介绍 功能 功能描述 总览 Astro低代码平台总览页面,在总览页面可以从常用模板开始,体验您的自动化之旅,也可以学习Astro产品,为您的工作提速、增效。 Flow 自动化工作流,您的智能业务流程定制专家。

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  • 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。

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  • 成长地图

    如何删除模型工程? 如何对模型工程进行版本管理? 更多 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人,为您解决技术难题。

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