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。

 
 

    机器学习制作数据集 更多内容
  • 产品术语

    行项目,这个被复用的脚本、任务或项目被称为私有模板。 SRE 网络可靠性工程师。SRE起源于国外大型互联网公司,直接掌管着互联网公司的机器服务,保证网站不宕机是他们的使命。SRE基本是从软件研发工程师转型,有很强的编程算法能力,同时具备系统管理员的技能,熟悉网络架构等,是一个要

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  • 制作服务包目录

    制作服务包目录 新建一个文件夹,可任意命名,以etcd服务为例,暂定命名为etcd,在etcd文件夹下创建两个子目录,分别命名为package,images。 etcd | --- package | --- images 父主题: 制作流程

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  • 制作放音文件

    制作放音文件 平台对放音文件的规格有约束,标准规格为A-Law、8000 Hz采样、单声道的Wave文件,当不满足规格时需要执行该任务转换放音文件的格式。 获取工具 请访问GoldWave官网,根据网页提示获取与PC操作系统对应版本的GoldWave。 制作放音文件 本章节中的界面截图以GoldWave

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  • 镜像制作(训练)

    设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 编译镜像类似上述训练、评测镜像制作方式,但一般不包含cuda/cudnn库,需替换为用户的编译环境。 对于Dockerfile的统一构建方式如下: docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion]

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  • 镜像制作(仿真)

    镜像制作(仿真) Octopus仿真服务平台定义了一些proto接口,用于支持用户自定义评测等功能。这些自定义功能通常以镜像的形式上传到云仿真平台,然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码,如有需要,请联系相关人员。

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  • 制作镜像包

    制作镜像包 将jar打包成镜像文件上传,请参照制作镜像包或插件包。 父主题: 集成ModuleSDK进行工业子系统接入

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  • 制作文本

    制作文本 创建文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 表格 数字翻牌器 阈值翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 矩形树图 父主题: 大屏组件

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  • 形象制作限制

    形象制作限制 MetaStudio不支持个人用户定制形象,仅支持企业用户。 定制分身形象时,从平台下载的授权书中有明确说明,定制分身形象需授权给公司使用。 父主题: 使用限制

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  • 声音制作限制

    声音制作限制 声音制作限制说明,如表1所示。 表1 声音制作限制 限制项 说明 用户限制 MetaStudio不支持个人用户定制声音,仅支持企业用户。 定制声音时,从平台下载的授权书中有明确说明,定制音色需授权给公司使用。 父主题: 使用限制

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  • 制作桌面镜像

    制作桌面镜像 操作场景 该任务指导租户制作桌面私有镜像。 前提条件 已获取登录管理控制台的帐号名和密码。 操作步骤 登录云服务器控制台。 在“服务列表”选择“ 计算 > 镜像服务”。 在“镜像服务”列表页面,单击“创建私有镜像”。 在“镜像服务”页面,按照提示制作桌面私有镜像。 创建方式:系统盘镜像。

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  • 数据量很少,可以微调吗

    如果您准备用于微调的数据量很少,无法满足最小的量级要求,那么不建议您直接使用该数据进行微调,否则可能会存在如下问题: 过拟合:当微调数据量很小时,为了能充分学习这些数据的知识,可能会训练较多的轮次,因而模型会过分记住这些数据,导致无法泛化到其他数据上,最终发生过拟合现象。 欠拟合:当微调数据量很小

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    ModelArts Standard自动学习案例 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 分布式训练功能介绍

    代码示例。 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU):针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 排序策略-离线排序模型

    一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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  • 数据集

    数据集 角色访问权限 数据集界面介绍 数据集公共功能介绍 管理数据集 消费数据集 管理数据资产 父主题: 用户指南

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  • 数据集

    代码框右侧的参数说明,如表1所示。同时支持单击当前算子右侧的图标,新增需要绑定的多个数据集实例。 表1 选择数据 参数 参数说明 数据集 从下拉框中选择数据集,即“数据集”菜单中创建的数据集名称。 数据集实例 从下拉框中选择数据集实例,即“数据集”菜单中创建的数据集实例名称。 数据文件列表 当数据通过本地上传,且“

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  • 数据集成

    数据集数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题: 实施步骤

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  • 数据集

    数据集 数据集 数据集子集 数据集管理 父主题: 数据集

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  • 数据集

    数据集 根据数据来源不同,可分为以下四种形式创建数据集。 本地 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集 ”。 选择“数据集”页签,单击“创建数据集”,填写数据集信息。 图1 创建数据集 名称:不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”,不支持特殊字符。 描述:数据集

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