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。

 
 

    移动ai训练模型 更多内容
  • 在AICC侧配置移动客服

    AICC侧配置移动客服 前提条件 系统管理员为租间开启移动座席的特性后,支持租户管理员配置移动客服内容。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云。选择“配置中心 > 接入配置 > 移动客服”。 单击“新建”,打开新建移动客服。 配置移动客服。 如果你在配置呼入流程中配置了的流

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  • 如何回到模型训练服务首页?

    如何回到模型训练服务首页? 用户离开模型训练服务首页,如果需要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 模型训练服务首页

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  • 部署AI Gallery模型为AI应用

    部署AI Gallery模型AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。

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  • 从训练中选择元模型

    训练中选择元模型 在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型导入至模型管理,方便统一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。

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  • 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用?

    模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 通用算法目前包括:分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型,并勾选“创建入门模型训练代码”,便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题: 模型训练

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  • 从AI Gallery订阅模型

    中,而云服务订阅模型管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。我的订阅,模型来源于AI Gallery;云服务订阅模型模型来源于其他AI服务开发的模型。 我的订阅模型列表 在ModelArts的“AI应用>我的订阅”页面中,罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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  • 创建模型训练服务项目

    创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间,并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页,单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”,如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示,配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”,完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页,项目新增完成,如图2所示。

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  • 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业?

    训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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  • 工业感知AI模型库

    工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料,建立人工智能智能模型库,利用人工智能模型训练,不断地进行迭代,最后将其应用到3C的电子测试中,以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构,实现了多模式的串行整合,并实现了云计算的迅速发行。

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  • ModelArts中常用概念

    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 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 创建模型微调流水线

    两部分,其中训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中,训练数据比例的选择取决于许多因素,例如可用数据量、模型复杂度和数据的特征等。通常情况下,会选择较大的训练数据比例,以便训练出更准确的模型。一般来说,训练数据比例在70%到90%之间是比较常见的选择。 验证数据比例

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  • 如何在模型训练时,设置日志级别?

    如何在模型训练时,设置日志级别? 在TensorFlow的log日志等级如下: - 0:显示所有日志(默认等级) - 1:显示info、warning和error日志 - 2:显示warning和error信息 - 3:显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例,操作方法如下:

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  • ModelArts训练好后的模型如何获取?

    ModelArts训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: 功能咨询

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • 移动分组

    移动分组 功能介绍 往上或者往下移动单个分组,用来在页面上调整分组位置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/projects/{project_id}/applications/groups/swap 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 移动分区

    移动分区 用户可以使用移动分区的命令来将一个分区移动到新的表空间中。移动分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 对一级分区表移动分区 对二级分区表移动二级分区 父主题: 分区表运维管理

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  • 移动Class

    移动Class 此重构允许您移动不同包中的类,维护正确的目录结构。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放在您想要移动的类上。 在主菜单或上下文菜单中,选择Refactor>Move Class 或按“F6”。 在打开的Move对话框中,提供重构参数。 要将类移动到不同的包中,请选择To

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  • 移动包

    移动包 此重构允许您将包移动到不同的包中,以保持正确的目录结构。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放置在要移动的包声明上。或者,在资源管理器中,选择与所需软件包对应的目录。 在主菜单或上下文菜单中,选择Refactor>Move Package。 在打开的Move 对话框中,在To

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  • 创建分身数字人模型训练任务

    否 Array of strings 分身数字人训练任务标签。 model_version 否 String 分身数字人模型版本。默认是V3版本模型。 V2: V2版本模型 V3:V3版本模型 V3.2:V3.2版本模型 说明: V2版本已废弃不用 响应参数 状态码: 200 表4

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