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。

 
 

    深度学习预测温度 更多内容
  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 部署上线

    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,例如自动学习预测分析项目默认将服务部署为在线服

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  • 部署上线

    模型训练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务,操作指导请参见“访问在线服务”。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由

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  • 联邦预测作业管理

    联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题: 计算节点API

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  • 最新动态

    计算节点管理 2021年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦预测 新增支持联邦预测作业。联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 公测 联邦预测作业 2 联邦分析新增union all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union

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  • 模型训练

    模型训练 完成预测分析数据标注后,可进行模型的训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在自动学习页面,单击创建成功的项目名称,进入“数据标注”页面,完成“标签列”和“标签列数据类型”的选择。 在“数据标注”页面下方,单击“训练”,在弹出的

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  • 部署上线

    练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务,操作指导请参见“访问在线服务”。 图2 预测 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 模型训练

    模型训练 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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  • 部署上线

    模型部署完成后,您可添加图片进行测试。在“自动学习”页面,选择目标项目,进入“部署上线”界面,选择状态为“运行中”的服务版本,在“服务测试”区域单击“上传”,选择本地图片进行测试。 图2 上传图片 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflower

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  • 关联预测算法(Link Prediction)

    关联预测算法(Link Prediction) 概述 关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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  • 查看批量服务预测结果

    录,可以获取批量服务预测结果,包括预测结果文件和AI应用预测结果。 若预测成功,目录下有预测结果文件和AI应用预测结果;若预测失败,目录下只有预测结果文件。 预测结果文件:文件格式为“xxx.manifest”,里面包含文件路径、预测结果等信息。 AI应用预测结果输出: 当输入为

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  • 成本和使用量预测

    成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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  • 创建分子属性预测作业

    创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 方案概述

    、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts,用于机器学习模型训练,预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数,进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务

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  • 天气预报

    星期 星期。 星期四 早晚天气变化 早晚天气变化。 白天:晴转多云,夜间:多云 实时天气 实时天气状况。 多云 最低温 最低温度。 30 最高温 最高温度。 39 风速 风速,km/h。 10.6 降雨概率 降雨概率。 30% 生活提示 生活提示。 记得带伞 父主题: 生活服务类

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 温度过高时自动关闭设备

    温度过高时自动关闭设备 场景说明 物联网平台支持设备数据上报和设备命令下发,但若要将两者联动起来,一般需要由应用 服务器 实现对应逻辑。 设备接入服务 提供规则引擎功能,平台上简单几步操作即可实现数据上报特定数据时平台自动下发指定命令,减少应用服务器开发工作量。 本示例为设备自带的温度

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  • ALM-135462925 单板温度越门限

    原因3:暂不影响业务,但需要尽快提高单板温度。 原因4:暂不影响业务,但需要尽快提高子卡温度。 可能原因 原因1:子卡温度偏高。 原因2:单板温度偏高。 原因3:单板温度偏低。 原因4:子卡温度偏低。 处理步骤 原因1:子卡温度偏高。 检查风扇过滤网是否堵塞。 如果是,请清理过滤网。 如果不是,请执行步骤2。

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  • ALM-135462923 单板温度严重告警

    实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因1:单板温度过高。 单板温度过高,可能导致单板复位。 单板温度过高,可能导致单板下电。 原因2:子卡温度偏高。

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  • ALM-303046689 设备温度超过阈值

    TEGER]) 温度超过温度上限,或者低于温度下限(告警阈值可通过display temperature命令查看)。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046689 重要 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号 Index 温度传感器索引 EntryPhysicalIndex

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