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。

 
 

    机器学习中的优化 更多内容
  • 物联网优化与提升服务的优势?

    物联网优化与提升服务优势? 优势项 优势介绍 交付快 具备丰富IoT设备建模、数据流转设计经验,协助企业实现设备上云与数据通道打通。 质量高 具备面向工业、城市、交通等不同行业不同场景项目实战经验,提供高质量开发支持服务,保障业务运行。 有保障 具备IoT专家资源,打造IoT

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  • 优化顾问 OA

    除其他云服务资源权限策略,控制他们对其他云服务资源使用范围。 如果华为云帐号已经能满足您要求,不需要创建独立IAM用户进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用优化顾问服务其它功能。 IAM是华为云提供权限管理基础服务,无需付费即可使用,您只需要为您帐号资源进行

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  • 优化顾问 OA

    不同职能部门员工创建IAM用户,让员工拥有唯一安全凭证,并使用优化顾问服务。 根据企业用户职能,设置不同访问权限,以达到用户之间权限隔离。 如果华为云帐号已经能满足您要求,不需要创建独立IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用优化顾问服务其它功能。 本章节为您介

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  • Bulk路由优化

    使用Elasticsearch默认路由机制,Bulk请求每一条记录会拆分后独立路由。 pack 单个Bulk请求数据会被随机路由到同一个shard。 local_pack 单个Bulk请求数据会被路由到接收该Bulk请求数据节点本地shard,如果该节点不包含对应indexshard

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  • 优化提示语

    ,减少用户困惑和误解。 提示语简介 提示语是给大模型指令。它可以是一个问题、一段文字描述,也可以是带有一堆参数文字描述,用于在对话或文章一些简短、不太明确线索或暗示,推进引导对话发展,或者增加故事复杂性和深度。大模型会基于提示语所提供信息,生成对应文本或者图片。

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  • 合并CBO优化

    估算,最终选择出合适查询计划。 操作步骤 要使用CBO优化,可以按照以下步骤进行优化。 需要先执行特定SQL语句来收集所需表和列统计信息。 SQL命令如下(根据具体情况选择需要执行SQL命令): 生成表级别统计信息(扫表): ANALYZE TABLE src COMPUTE

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  • 优化过程(Linux)

    优化过程(Linux) XEN虚拟化类型弹性云服务器正逐渐转变为KVM虚拟化类型,因此XEN实例类型私有镜像,通常需要同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化。也建议您优化KVM虚拟化类型私有镜像,避免最终发放弹性云服务器出现一些不可预知异常。 Linux弹性云服务正常

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  • 内存优化型

    内存优化型 概述 内存优化型类别的专属计算集群适合处理内存大型数据集,搭载Intel Xeon SkyLake全新一代CPU,同时搭载全新网络加速引擎,以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制,提供更高网络性能,提供最大512GB

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  • 如何优化镜像?

    在镜像列表中,在需要优化镜像所在行“操作”列下,选择“更多 > 优化”。 如果镜像所在行“操作”列下“更多”选项,没有“优化”按钮,表示该私有镜像不支持优化镜像功能。 用户也可以单击镜像名称,在镜像详情页面单击“优化”。 在“优化镜像”对话框,如图1所示。如果用户已经手动优化过该镜像,则选

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  • 镜像优化类

    怎么办? 如何优化镜像? 如何使用通过I代云服务器创建私有镜像创建II代云服务器 如何设置镜像网卡多队列属性? 如何配置IPv6地址 如何优化系统盘镜像使其支持实例快速发放? 为什么Windows云服务器安装Guest OS driver会失败? 怎样安装原生XEN和KVM驱动

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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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  • GS

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  • AI防护者初始化

    AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面,URL地址为“https://<管理节点IP>:8000” 启用主动学习机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题: AI防护者初始化

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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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  • 指定是否使用minmax优化的hint

    指定是否使用minmax优化hint 功能描述 指定语句是否使用minmax改写。 语法格式 [no] use_minmax[(@queryblock)] 参数说明 no表示不使用minmax查询改写。 @queryblock请参见指定Hint所处于查询块Queryblock,可省略,表示在当前查询块生效。

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  • 指定是否使用minmax优化的hint

    指定是否使用minmax优化hint 功能描述 指定语句是否使用minmax改写。 语法格式 [no] use_minmax[(@queryblock)] 参数说明 no表示不使用minmax查询改写。 @queryblock请参见指定Hint所处查询块Queryblock,可省略,表示在当前查询块生效。

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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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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    park融合机器学习相关大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样Serverless化服务用户无需也感知不到底层计算资源,那如何来保证用户可以更好运行他程序呢? DLI服务在其计算资源已经内置了一些常用机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

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  • 方案概述

    决策风险高:在决策层面由于研判错误,管制失效风险很高。 在管治层面缺乏有效监管与评估,缺乏宏观角度综合性分析服务。 决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习与深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现台化、标准化、自动化数据汇聚、存取、质

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  • 管理防护策略

    请单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若设置智能学习天数不够,不能完成机器智能学习,或者策略学习时间已超过设置“智能学习天数”,仍然处于“学习”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后,单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程服务器处

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  • 传输中的数据保护

    传输数据保护 数据传输到标签管理服务内部数据库过程中使用加密协议。此部分用户不可配置。 调用标签管理服务接口时,标签管理服务支持HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输安全性,推荐您使用更加安全HTTPS协议。 父主题: 数据保护技术

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