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。

 
 

    数学优化机器学习 更多内容
  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 概述

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,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的行业解决方案。 OptVerse以开放API(Application Programming

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  • 修订记录

    2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。 删除

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 数学函数和运算符

    数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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  • 功能描述

    OptVerse服务为用户提供数学规划求解器、数值计算求解器、高级计划与排程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下: 数学规划求解器:找到一组满足若干约束条件,且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划

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  • 应用场景

    OptVerse是为客户提供生产运作、资源分配和管理效率优化服务,通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎,以及不同的策略选择和约束场景,为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景: 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力

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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 数据优化

    数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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  • 分子优化

    padding 口袋位置放大多少尺寸。 单击“下一步”,进入优化设置页面。 图7 优化设置页面(1) 图8 优化设置页面(2) 选择基模型:支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型,则约束条件不支持官方机器学习属性,只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。

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  • 优化Selinux

    优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件,跳过该项配置。 执行以下命令,在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式,修改SELINUX=disabled。 修改完成后,按“

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  • 容量优化

    容量优化 在客户的运维工作中,为了保证业务可以持续运转不间断,需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况,识别出高负载资源时,可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 成本优化

    成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议?

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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