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。

 
 

    机器学习用不用学凸优化 更多内容
  • 排序策略

    新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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  • 部署应用

    之前,请先部署系统应用$sys_edge_apigw。 添加流转规则 流转规则是非必选的,OT应用需要添加数据流转规则。驱动应用和IT应用不用添加。 父主题: 集成ModuleSDK进行数据处理

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  • 概述

    征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 开通优化顾问服务

    开通优化顾问服务 开通优化顾问前请先 注册华为账号 并开通华为云。 登录华为云管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”,进入优化顾问服务页面。 勾选“我已阅读并同意《优化顾问服务声明》”选项,然后单击“确定”。 “云资源访问授权”和“检查结果访问授权”全部选择后单击“确定授权”,即可使用优化顾问。

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  • 资源监控与优化

    针对云上资源的告警情况、负载情况和健康情况进行检查。从监控的角度分析业务场景和历史故障,结合华为云运维最佳实践,提供针对性的优化建议。 资源监控与优化包括: 基础资源监控,提供基于华为云CES(云监控)的云资源指标及事件监控的配置建议。 应用&容器监控,提供基于华为云AOM(应用

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  • 查询分子优化任务

    查询分子优化任务 功能介绍 通过分子优化任务ID查询分子优化任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/optimization/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 成本优化支柱简介

    成本优化支柱简介 成本优化支柱专注于帮助企业高效地使用云服务来构建工作负载,面向工作负载的整个生命周期不断完善和改进,减少不必要的开支并提升运营效率,让云上应用始终最具成本效益。 成本优化实践不意味着只有降本,它是安全合规、韧性等维度的平衡,也是达成业务目标的最优投入。 华为公司

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以他为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 大规格实例优化

    大规格实例优化 当网格内实例规模持续增大时,会引起Istio控制面组件Istiod和数据面组件Envoy的内存飙升问题。在购买网格时,可以为网格启用Mantis插件来解决此问题。 大规格实例优化特性仅在“华东-上海一”区域开放。 Mantis插件介绍 Mantis致力于解决由网格

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 其他优化器选项

    enable_codegen 参数说明:标识是否允许开启代码生成优化,目前代码生成使用的是LLVM优化。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示允许开启代码生成优化。 off表示不允许开启代码生成优化。 目前LLVM优化仅支持向量化执行引擎特性和SQL on Hadoop特性,在其他场景下建议关闭此参数。

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度和查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • 聚合算法优化

    要启动聚合算法优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化: true:开启 false:不开启

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  • Datasource表优化

    Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中,并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表,支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法,从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中,把分区裁剪并下压

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  • 其他优化器选项

    enable_codegen 参数说明:标识是否允许开启代码生成优化,目前代码生成使用的是LLVM优化。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示允许开启代码生成优化。 off表示不允许开启代码生成优化。 目前LLVM优化仅支持向量化执行引擎特性和SQL on Hadoop特性,在其他场景下建议关闭此参数。

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