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。

 
 

    机器学习准确率召回率 更多内容
  • 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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  • 创建一个问答机器人

    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。 机器人管理:进入机器人配置界面,

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  • 评估模型

    评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准”、“召回”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。

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  • 评估模型

    评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准”、“召回”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。

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  • 评估模型

    需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准召回、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 ModelArts Pro 控制台选择“HiLens安全帽检测”可

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  • 评估模型

    训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准召回、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。

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  • 评估模型

    训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准召回、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。

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  • 基本概念

    的技术门槛,提升点击、留存和用户体验。 智能场景 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。 用户 推荐系统被推

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  • 测试模型

    macro average:所有标签结果的平均值。 weighted average:所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示,即模型优劣的评价指标: f1-score:F1分数同时考虑精确召回,让两者同时达到最高,取得平衡。 precision:精确,又被称为查

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  • 评估模型

    评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准”、“召回”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。

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  • 模型配置文件编写说明

    是否必选 参数类型 描述 f1 否 Number 平均数。精确到小数点后17位,超过17位时,取前17位数值。 recall 否 Number 召回。精确到小数点后17位,超过17位时,取前17位数值。 precision 否 Number 精确。精确到小数点后17位,超过17位时,取前17位数值。

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  • 排序策略

    行更新。 学习: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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  • 方案概述

    方案凭借盘古大模型提供的行业大模型,机器人涵盖知识最新最全的知识,达到服务全国所有城市各行各业的客户,特别适合如下行业: 零售快消 智能制造 快递物流 方案架构 本文着重介绍易路eGPT人力资源知识服务和智能客服解决方案的原理及实践案例。 图1 易路eGPT人力资源知识服务和智能客服解决方案方案架构

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  • 部署上线

    成。 在自动学习界面中,仅支持将训练后的模型部署为在线服务,如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”,请参见自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?。 服务测试 您可以在“部署上线”页面,选择对应的服务类型,例如自动学习声音分类项目默认将服务部署为在线服务,进入“在线服

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  • 部署上线

    成。 在自动学习界面中,仅支持将训练后的模型部署为在线服务,如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”,请参见自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?。 服务测试 您可以在“部署上线”页面,选择对应的服务类型,例如自动学习文本分类项目默认将服务部署为在线服务,进入“在线服

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  • 修改训练作业参数

    否 Double 最大值。 最小值:0 最大值:1 表21 Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。

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  • 评估模型

    需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准召回、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在华为HiLens控制台选择“HiLens安全帽检测”技能模板新建技能,并训练模型,详情请见训练模型。

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  • 更新应用版本

    影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准”、“模型召回”、“F1值”、“更新时间”和可执行的“操作”。

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  • 配置热词表(可选)

    所有数字均用相应的汉字表示,不能使用阿拉伯数字 ,如:12345服务热线(正确示例为:一二三四五服务热线)。 热词内容仅包含英文和中文,不能包含标点符号、特殊字符,如:。,?.*等。 尽量避免配置单音节的英文单词,避免误召回,如:MAY/TEE等。 自定义权重热词 用于提升热词召回,主要应用于以下场景。 所配置

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  • 方案概述

    采用无服务器架构,无需维护底层计算资源,用户在一键部署后只需要将音频上传至华为云OBS桶中,即可自动对音频内容进行审核。 降本增效 按需付费,用户只需要花费少量成本,即可代替人工审核,极大地降低了人力成本。 准确率高 基于改进的深度学习算法,在复杂语音环境中也能有高准确率。 约束和限制

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  • 更新应用版本

    割效果的好坏。 根据数据量选择适当的学习和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准”、“模型召回”、“F1值”、“更新时间”和可执行的“操作”。

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