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。

 
 

    机器学习评估函数 更多内容
  • 评估模型

    训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括

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  • 评估模型

    并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“精准率”、“召回

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  • 增量评估

    差异化分析完成后,单击“操作 > 更多 > 增量评估”。 增量评估完成后,会刷新项目的具体信息。项目的具体信息,请参见查看评估项目具体信息。 父主题: 数据库评估

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  • 评估项目

    L摘要有什么关系? 改造点统计是什么,怎么统计的? 评估项目出现对象收集错误并显示“Closed Connection” 评估项目停止并报错ErrorCode=4036 评估项目停止并报错ErrorCode=17002

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  • 规格评估

    规格评估 如何查看评估失败原因? 为什么不能手动选择主机规格和磁盘类型? 主机评估失败,没有匹配合适的规格,如何处理? 评估镜像失败,该规格不支持Windows镜像,如何处理? 支持规格评估的数据库类型 主机评估策略推荐逻辑说明

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  • 测试评估

    换我的其他团队,单击服务名右侧可切换团队关联的其他服务)。 在左侧导航栏选择“版本管理”,在“版本管理”页面的版本列表中,单击版本号,进入版本详情页面。 在版本详情页面的“版本持续交付”区域,选择“持续开发 > 测试评估”,进入“测试评估”页面。 在“测试评估”页面的“总体测试结论”区域,单击右侧“编辑”。

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  • 测试评估

    换我的其他团队,单击服务名右侧可切换团队关联的其他服务)。 在左侧导航栏选择“版本管理”,在“版本管理”页面的版本列表中,单击版本号,进入版本详情页面。 在版本详情页面的“版本持续交付”区域,选择“持续开发 > 测试评估”,进入“测试评估”页面。 在“测试评估”页面的“总体测试结论”区域,单击右侧“编辑”。

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  • 迁移评估

    迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节,是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程,可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移,建议填写附录中的推理业务迁移评估表,并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估,以确保迁移项目能顺利实施。

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  • ML Studio简介

    Studio简称MLS,是ModelArts中的一个支持可视化机器学习建模的企业级AI开发工具,支持用户通过浏览器以全代码、少代码甚至零代码的方式开发AI模型。 MLS提供了图形化模型探索开发环境、丰富的预置算子和预置算链,并支持编写自定义算子,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

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 准备算法简介

    的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据,在训练完成后,目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高,便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习,增量学习不需要一次性存储所

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限, MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • GS

    AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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  • GS

    行计划时间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 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和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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  • GS

    行计划时间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 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和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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  • 查询评估项目详情

    查询评估项目详情 功能介绍 查询评估项目详情。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/evaluation-pro

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  • 迁移网络质量评估

    网络限流不会对网络检测生效),请您评估检测时,是否会因占用较多网络资源,影响您源端业务。 网络质量检测需要开放安全组的ICMP协议端口。 选择网络质量评估 您可以在以下两种场景下,选择进行网络质量评估。 可以在设置迁移目的端时,进行网络质量评估。在“迁移配置”页面的基本配置页签,

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  • 添加评估结果

    添加评估结果 训练作业运行结束后,ModelArts将自动为您的模型进行评估,并且给出调优诊断和建议,详细功能描述请参见评估结果。 针对使用预置算法创建训练作业,无需任何配置,即可查看此评估结果。 针对用户自己编写训练脚本或 自定义镜像 方式创建的训练作业,则需要在您的训练代码中添加

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