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。

 
 

    机器学习中的线性模型 更多内容
  • 深度学习模型预测

    field_name 是 数据在数据流字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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  • 最新动态

    相关文档 1 纵向联邦学习 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情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测能力。 目前可支持模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 提交排序任务API

    阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高精度,但也更

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,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参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。 M

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  • 异常检测

    异常检测和模型更新在同一个代码框架完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间DOUBLE值,表示数据异常打分。 字段名必须为一致数值类型,若字段类型不同,可通过CAST函数转义,例如[a, CAST(b as DOUBLE)]。

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  • 概述

    存储方式:是指计算节点部署时选择存储方式,目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互数据存储在部署时选择OBS桶。 数据目录:计算节点部署时选择存储路径,用于TI CS 服务数据和外部交互。用户只有

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  • 问答模型训练(可选)

    问答模型训练(可选) 为了让问答机器人更加智能,回答更加准确,您可以通过训练模型来提升问答机器效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试,在匹配问题返回结果,按相似度得分进行倒序排序,正确匹配问题出现在前一、三、五位占比将作为衡量模型效果指标,数值越高代表模型效果越好。

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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍TensorFlow框架,TensorFlow2.0基础与高阶操作,TensorFlow2.0Keras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

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速工具,但是它们实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集训练。D

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 排序策略-离线排序模型

    适用于处理超大规模数据,含大量稀疏特征在线学习常见优化算法。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    CCE集群版本为处于维护版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护版本。 CCE集群版本为停止维护版本,视为“不合规” 为了保证您服务权益,建议尽快升级到最新商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤,具体操作流程可见CCE服务说明文档升级概述。 c

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • GS

    model_name name 模型实例名,每个模型对应aiEngine在线学习进程一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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  • 异常检测

    异常检测和模型更新在同一个代码框架完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间DOUBLE值,表示数据异常打分。 字段名必须为一致数值类型,若字段类型不同,可通过CAST函数转义,例如[a, CAST(b as DOUBLE)]。

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  • GS

    model_name name 模型实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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  • AI开发基本流程介绍

    基于商业理解,整理AI开发框架和思路。例如,图像分类、物体检测等等。不同项目对数据要求,使用AI开发手段也是不一样。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据过程。 按照确定分析目的,有目的性收集、整合相关数据,数据准备是AI开发一个基础。此时最重要是保证获

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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用流水线工具,核心是将完整机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成效率。 ModelArts

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  • 方案概述

    该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠方式,实现对电池、电机和电控数据预测分析。适用于电池、电机、电控等数据预测分析场景,可以帮助企业更好了解产品性能,从而更好进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts,

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