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。

 
 

    机器学习样本去重 更多内容
  • 混淆矩阵

    positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集,species列代表鸢尾花种类,共有Iris-setosa、Iris-versicolor和Iris-virginica三种类别,每种类别样本数量为50。 配置流程 运行流程 参数设置 结果查看

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  • 模型训练服务简介

    高效开发工具JupyterLab和WebIDE:交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型泛化能力 模型自动训练,持续优化模型效果,解决老化劣化问题

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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  • MLOps简介

    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端到端负责,这样一来,人力成本就会过高。这种模式在少量模型应用的场景是可行的,但是当规模化落地AI应用时,人力问题将会成为瓶颈。 MLOps功能介绍 机器学习开发流程主要可以定义

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  • 查询样本对齐结果

    000+00:00", "result_ext" : null } 状态码 状态码 描述 200 查询样本对齐结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦学习作业管理

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  • 产品优势

    高效开发工具JupyterLab和WebIDE:交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型泛化能力 模型自动训练,持续优化模型效果,解决老化劣化问题

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  • 如何查看样本?

    工序下的采集样本、AI训练样本学习案例样本数量;子任务展示当前子任务下所有工序的采集样本、AI训练样本学习案例样本数量;任务展示当前任务下所有子任务的采集样本、AI训练样本学习案例样本数量。 图5 “样本库”页签 图6 “AI训练样本”页签 图7 “学习案例样本”页签 在“

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  • 单样本t检验

    样本t检验 单样本t检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行,不支持发布到dli。 概述 t检验也称为Student t检验,它是一种使用假设检验来评估一个或两个总体均值的工具。单样本t检验可用于检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 重保护

    在基本信息区域右上角,单击“更多 > 保护”。 进入保护页面,勾选待保护的保护实例,单击“提交”开始保护。 保护实例状态变为“保护中”,等待操作完成。 操作完成后,保护实例状态更改为“同步中”,并显示剩余待同步数据量以及预估剩余时间。 切回成功后,原容灾站点服务器将自动删除。 父主题:

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  • 重保护

    保护 操作场景 切回完成后,数据不会自动同步(生产站点到容灾站点),保护实例处于停止保护状态,如需开始数据同步,需要进行保护操作。 前提条件 待保护的生产站点服务器已完成预配置,如果还未进行预配置,请参考配置生产站点服务器进行配置。 保护实例状态为“切回完成”或者“保护失败”。

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  • 重分布

    容时关闭自动分布功能,在扩容成功之后再手动使用分布功能执行分布任务,在这种分段模式下,扩容和分布都可以做到失败重试。 当前分布支持离线分布和在线分布两种模式,默认情况下,提交分布任务时将选择离线分布模式。 在分布开始前或分布暂停过程中,支持对未分布的表按照schema、表维度设置重分布优先级。

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  • 产品功能

    询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与

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  • 产品术语

    故障实施自动隔离与自动修复,大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产,包括项目模板、算法、特

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  • 分布式消息服务RocketMQ版

    创建RocketMQ实例之后,您可以使用RocketMQ开源客户端访问分布式消息服务RocketMQ版来收发消息。 收发消息 收发普通消息 收发顺序消息 收发事务消息 05 实践 您可以通过消息幂等实现消息。 实践场景 通过消息幂等实现消息 02 购买 您可以根据实际需求在控制台购买不同规格的RocketMQ实例。

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  • 如何标识/取消/下载样本?

    批量标示或取消:在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,勾选要标识或取消的样本,单击“+学习案例”或“-学习案例”。 图7 批量标识学习案例样本 图8 批量取消学习案例样本 下载样本(支持单个/批量操作)。 单个下载样本:在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的或单击样本,在样本详情页面单击样本中的。

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格

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  • 创建一个问答机器人

    在“订单确定”页面,确认订单详情无误之后,单击“支付”完成购买。 查看问答机器人 购买的机器人,会显示在您对话机器服务控制台中,智能问答机器人的列表里。在问答机器人列表右上角,您可以选择机器人状态筛选您购买的机器人,或者输入名称关键字,单击进行查找。对于包年包月的机器人,可以进行机器人管理、续费、规格修改。

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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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  • 基本概念

    处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场,支持用户订购后,下载到推理框架中使用。 父主题: 产品介绍

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  • 恢复重分布

    恢复分布 功能介绍 此接口用于恢复暂停状态下的分布操作,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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  • 下发重分布

    只有在扩容之后,集群任务信息为“待分布”状态时才能手动使用“分布”功能,其他时段该功能不可使用。 在扩容阶段也可以选择分布模式等高级配置。 分布队列的排序依据表的relpage大小进行,为确保relpage大小正确,建议在分布之前对需要分布的表执行analyze操作。 调用方法 请参见如何调用API。

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