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。

 
 

    机器学习评级模型 更多内容
  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成的模型,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,其生成的模型,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。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1

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  • GS

    示计划算子级的编码信息,为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。 表1 GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE的字段 名称 类型 描述 queryid bigint 语句执行使用的内部query_id。

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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?

    自动学习生成的模型,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,其生成的模型,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。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1

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  • 数据管理概述

    连接器是 可信智能计算 服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持 MRS 服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集,后续会支持更多华为云服务及原生服务

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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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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  • 概述

    概述 什么是异常成本监控 异常成本监控引入机器学习,分析用户历史的按需消费和包年包月消费,建立用户特定的消费模型,并参考预测值,识别成本异常飙升的场景,同时给出Top潜在根因。帮助用户及时识别异常,从而快速做出反应,以维持预期的成本支出。 您可以创建如下几种类型的监控器,建议仅采

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  • 华为人工智能工程师培训

    2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。 fp16 计算精度 是否开启fp16。

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证服务是什么含义? 父主题: 常见问题

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  • 模型选择

    法,会分别进行模型训练,得到不同的模型,通过集成学习投票法策略,推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。 父主题: 模型训练

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  • 模型管理

    模型管理 在模型管理界面,可以将归档的模型,打包成模型包。 在菜单栏中,单击“模型管理”,进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”,弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况,修改模型名称、模型版本、模型描述等信息,并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务,本次不使用,仅供参考。下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”,进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”,弹出如图1所示的对话框。

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  • 模型训练

    weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习,默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习,默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点,训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图标,运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中,会

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  • 资产模型

    资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题: API列表

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑? 通过数据集导入数据后,在开发代码中如何获取这些数据? 如何在模型训练时,查看镜像中Python库的版本? 如何在模型训练时,设置日志级别? 如何自定义安装python第三方库?

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理,推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题: 用户指南

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  • 模型训练

    条件。训练完成后,可以单击查看优化报告,得到运行超参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。 单击“开始训练”,提交模型训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中,模型训练服务的前台就会一直给后台发消息,查询当前训练任务的状态。即使平台访问超

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  • 分词模型

    分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取(未排序) 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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