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。

 
 

云服务器每日限时秒杀

云服务器每日限时秒杀

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

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活动规则
  • 2C2G3M
  • 4C16G10M
  • 1C2G1M
活动规则
  • 活动对象:

    (1)新用户专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过华为云资源的用户(客户等级是V0)才可购买

    (2)产品新客专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过相关华为云资源的用户(不限客户等级)才可购买;

    (具体用户范围以届时活动页面展示为准)

  • 活动时间:

    2024年3月1日-2024年3月31日(活动期间如有调整,以届时活动页面展示为准)

    每天9点限量开抢,售完即止

  • 购买说明:

    (1)新用户专享套餐同一用户限购一单,具体台数以活动页面为准;

    (2)同一用户规则:同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息,华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形:具备同一证件号(比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等)、域名持有者为同一主体(如同一个人、企业等主体)、同一手机号、同一设备、同一IP地址等;

    (3)套餐配置:

    ①云服务器每款默认配置1个公网IP,高IO或通用型SSD 40G系统盘(部分特价机型仅高IO 40G系统盘;L实例系统盘为高IO,规格大小以下单页显示为准);数据盘有高IO和通用型SSD可选(L实例数据盘为通用型SSD V2),西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽,其他数据中心配置全动态独享BGP带宽;(以上配置仅供参考,具体配置以下单页面为准)

    ②本页面促销的国内云服务器购买完成后,如需切换镜像版本,可在控制台内进行切换操作;

    ②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作;

    ③境外云服务器,重装系统不支持Linux与Windows互相切换

    ④新用户专区region(不含出海云服务器,最终结果以下单页面为准):

    华为云耀云服务器L实例 :北京四、上海一、广州

    HECS云服务器 :乌兰察布一、贵阳一、北京四、广州、上海一

    不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内,且就近选择靠近您业务的区域,有助于降低业务运行产生异常的风险,减少网络时延,提高访问速度;

    (4)续费变更:促销价仅适用于购买活动页面套餐,续订变更套餐价格(含升配降配)以当期目录价为准,促销价在该场景下不适用,用户选择升配或降配包周期产品前,具体场景或解释说明,请您浏览阅读《变更资源费用说明

  • 为保证活动的公平公正,华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施,且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施:

    1)华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为(“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为);

    2)华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为;

  • 所有参加本活动的华为云注册用户,已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件,包括《可接受的使用政策》,《隐私政策声明

    稀疏模型机器学习 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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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的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 排序策略

    含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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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的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 概述

    文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题: 可信联邦学习作业

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  • 提交排序任务API

    拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 可信智能计算服务 TICS

    特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 已发布区域:北京四、北京二

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  • GS

    ,方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • GS

    ,方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • ML Studio简介

    Loop)交互式开发方式进行模型调测。 图1 ML Studio 亮点特性2:丰富的预置算子 MLS提供了丰富的预置算子,覆盖了机器学习建模全流程,包含数据分析、数据处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型应用等多种算子类型,可极大程度地增强算法代码的可复用性,减少开发者的模型构建成本并提升开发效率。

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  • AI开发基本流程介绍

    还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    如图8所示,随机森林回归连线模型应用,随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。 图8 随机森林回归连线模型应用 模型应用算子的dataframe由数据集分割算子的dataframe_2输入,如图9所示。 图9 数据集分割连线模型应用 添加回

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  • 线性特征重要性

    feature_cols 特征列 label_col label列 item_spliter 稀疏特征的iterm之间的分割符 kv_spliter 稀疏特征中每个iterm的KV分割符 model_path 线性模型的输入路径 样例 输入数据 配置流程 运行流程 输出结果 父主题: 特征工程

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  • 方案概述

    lArts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 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • FM算法

    FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题,并且其预测的复杂度是线性的,对于连续和离散特征有较好的通用性。 公式为: 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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  • 计费说明

    基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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的框架,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的数据逻辑集合。 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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