的任意整数。 启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。 部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。 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

查看更多 →

北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

查看更多 →

据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

查看更多 →

的任意整数。 启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。 部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。 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

查看更多 →

台为准。 自动学习（旧版）的总费用 = 训练作业使用资源产生的费用 + 部署上线使用资源产生的费用 自动学习（新版） 在自动学习（新版）的“模型训练”和“部署上线”阶段，可选择不同规格的资源。自动学习（新版）也提供了消息通知的功能，可在事件发生时发送消息通知。 模型训练：在创建项

查看更多 →

游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

查看更多 →

NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

查看更多 →

联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

查看更多 →

数。 图2 部署上线 启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。 部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。 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

查看更多 →

创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。 创建联邦学习工程步骤如下。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

的任意整数。 启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。 部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。 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

查看更多 →

的任意整数。 启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。 部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。 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

查看更多 →

统一的API接口，支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。 技能开发完成后可发布到AI Gallery或直接部署到端侧设备。 对接AI开发

查看更多 →

可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

查看更多 →

Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

自动学习训练后的模型是否可以下载？ 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

查看更多 →

图像搜索 （ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。 图像搜索服务以开放API（Application

查看更多 →

如果您想了解如何一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。

查看更多 →

高识别 该方案基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率高。 稳定可靠 该方案成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。 可定制化 该方案针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 约束与限制 部署该解决方案前，您

查看更多 →

PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题：

查看更多 →