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。

 
 

    深度学习调度 更多内容
  • 新增实例调度任务

    M-F模型的实例调度任务中存在待调度调度中的任务调度时,增量实例数据同步需等待实例调度任务的调度完成后才能启动同步。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“xDM-F数据同步 > 实例调度任务”,进入实例调度任务页面。 单击“创建”,弹出“创建实例调度任务”页面。 配置基本信息。

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  • 周期调度依赖策略

    周期调度依赖策略 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 传统周期调度 自然周期调度 自然周期调度之同周期依赖原理 自然周期调度之上一周期依赖原理 父主题: 数据开发进阶实践

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  • 负载伸缩概述

    负载的区别,请参见工作负载。 U CS 负载伸缩策略只专注于扩缩工作负载中的Pod数量,若您需要将扩展出的Pod调度至特定集群,请按需配置工作负载的调度策略,具体操作请参见调度策略。 父主题: 负载伸缩

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  • 离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑

    离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 数据开发当前支持两种调度依赖策略:传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖的详细信息请参见传统周期调度。 自然周期调度依赖的详细信息请参见自然周期调度。 随着用户业务的演进,自然周期调度中,增加了许多新的调度规则,如离散小时调度,最近

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  • 云容器引擎 CCE

    Autopilot集群弹性伸缩 应用调度 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力,面向机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU

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  • 云容器引擎 CCE

    Namespace 介绍Namespace的用途 3:47 8 Namespace Deployment 使用Deployment调度Pod 17:16 9 使用Deployment调度Pod Service介绍 通过Service访问Pod 29:15 10 通过Service访问Pod Ingress介绍

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 方案概述

    公有云资源丰富多样,一旦云上资源调度策略不合适,会导致云山仿真任务挂住,无法发挥云上弹性按需的效果,还影响仿真工作稳定性; 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式,增加了学习成本,降低了工作效率; 多地域的研发中心协同能力不足,计算资源调度差; 作业、资源

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  • 方案概述

    打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调度,实现精细

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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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,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 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的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 数据处理简介

    数据清洗是在数据校验的基础上,对数据进行一致性检查,处理一些无效值。例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片

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  • 是否支持批量调度作业?

    是否支持批量调度作业? 支持。 访问 DataArts Studio 服务的数据开发模块。 在数据开发主界面的左侧导航栏,选择“数据开发 > 作业开发”,新建作业。 拖动多个 CDM Job节点至画布,然后再编排作业。 父主题: 功能类

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  • 设置组件实例调度策略

    设置组件实例调度策略 根据容器部署组件的部署特性,ServiceStage把应用组件拆解成最小的部署实例。应用调度器实时监控应用的实例信息,当发现有新的pod产生需要调度时就会对集群中所有的剩余资源(计算、网络、中间件)进行计算,最后得出最适合的调度目标节点。 ServiceSt

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