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。

 
 

    老一套的机器学习 更多内容
  • 重新学习服务器

    重新学习服务器 如果已完成进程白名单扩展,但仍然存在较多可信进程运行误报或您服务器业务存在变更,您可以设置HSS重新学习服务器,校准HSS应用进程情报数据,避免误报。 重新学习服务器 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”,单击,选择“安全与合规 > 主机安全服务”,进入主机安全平台界面。

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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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服务在其计算资源中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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  • 修订记录

    模型训练新增创建联邦学习工程及其服务,对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务模型包更新发布推理服务,对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下: 模型训练服务首页项目列表“

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定方法和标准,来评测一个模型预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • AI智能生成

    使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入集成业务需求,匹配系统支持触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题: 功能特性

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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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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  • 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“学习中”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。 若学习过程中,服务器处

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  • 概述

    Interface,应用程序编程接口)方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。 您可以使用本文档提供天筹求解器服务API描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如天筹求解器服务包含二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2

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  • 什么是自然语言处理

    ON格式识别结果,用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 首次使用NLP 如果您是首次使用NLP用户,建议您学习并了解如下信息: 功能介绍 通过功能介绍章节内容,了解NLP不同功能具体介绍,主要包括 自然语言处理基础 (Natural Language

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  • 删除联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:3

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  • 创建纵向联邦学习作业

    新建作业 在弹出界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业数据集,必须选择一个当前代理数据集,另一个数据集可以来自空间中任意一方。两方数据集中一方数据集只含有特征,另一方数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效

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  • 新建联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String

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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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  • 和机器人说你好

    同。 单击画布上方“”保存。 单击画布上方“”,在弹出发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面,单击“”按钮,将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。

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  • MLOps简介

    标签做多样化数据处理以及多种模型优化,以获得在已有的数据集上更好模型效果。传统AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出模型为终点。当应用上线后,随着时间推移,会出现模型漂移问题。新数据和新特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps中,实验迭代产物将会是一条

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