线性模型机器学习 更多内容
  • FPGA加速型

    想选择。 机器学习机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 创建ModelArts数据增强任务

    设置True,需要在resume参数设置已经训练完成的模型的obs路径。 resume empty 如果predict设置为True,需要填写Tensorflow模型文件的obs路径用于推理预测。当前仅支持“.pb”格式的模型。示例:obs://xxx/xxxx.pb。 默认值为empty。

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  • 数据管理概述

    连接器是 可信智能计算 服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持 MRS 服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集,后续会支持更多华为云服务及原生服务

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  • 套餐包

    ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、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。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 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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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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  • 策略管理

    驱使机器学习模型加入到反欺诈流程控制过程中,对欺诈事件的识别提供了不小助力。该模块主要包括模型服务模型日志,模型监控,运行预警,流量统计,模型审核和审核开关子模块,方便对模型的随时查看模型的使用情况,通过模型审核方便对模型的授权管理,避免用户误操作导致影响业务系统。 根据路径进入

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、M

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 成长地图

    了解更多常见问题、案例和解决方案 模型设计 如何创建连线关系? 如何快速复制元素? 如何表示元素父子关系? 如何实现图与图之间的关联跳转? 更多 模型管理 如何创建包? 如何创建自定义视图和模型? 如何配置自定义元素构造型? 更多 工程管理 如何查看自己的权限? 如何创建模型工程? 如何删除模型工程? 如何对模型工程进行版本管理?

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  • 在模型广场查看模型

    ”或“部署”,可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时,表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 安装机器人环境

    ad?type=trialactivation 输入ESN码,产品选择机器人助手,点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载的许可证 图13 导入下载的许可证 父主题: 网银机器人部署

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  • 机器人管理配置指南

    机器人管理配置指南 快速入门 配置智能机器人 操作员:配置普通IVR 配置预置流程 父主题: 租户管理员指南

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  • COST04-02 主动监控成本

    成本趋势,避免异常发生。 相关服务和工具 创建预算提醒,将预算设置为提醒阈值,在预测或实际成本超出预算时,及时获取超预算通知,防止潜在成本超支。 创建成本监控,华为云成本中心的成本监控引入机器学习,对客户历史消费数据进行建模,对于不符合历史数据模型的成本增长,识别为异常成本记录,

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • AI原生应用引擎基本概念

    将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析,从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛

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  • 创建模型

    创建模型 在Fabric部署推理服务的时候除了使用公共模型,用户也可以自己创建模型。用户可以在Fabric模型页面创建模型,这些模型是属于用户个人,其他用户不可见。 约束与限制 创建模型的通用约束如下: 需要是Fabric支持的基模型,否则不支持,基模型列表如下: 表1 基模型列表

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