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。

 
 

    ai 框架 更多内容
  • 预置框架启动文件的启动流程说明

    Ascend-Powered-Engine框架启动原理 在ModelArts算法建界面选择AI引擎时,能够看到一个叫做Ascend-Powered-Engine的AI引擎,它与其他AI引擎相比有些特别。它既不是一个AI框架(如:PyTorch、TensorFlow)也不是一个并行执行框架(如:MPI),而

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  • louvain算法(louvain)

    louvain算法(louvain) 功能介绍 根据输入参数,执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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  • 开发用于预置框架训练的代码

    keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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  • AI智能生成

    AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题:

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  • 将测试框架集成到项目中

    将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成: 单击CodeArts IDE底部的“测试“()按钮来打开测试视图。 在测试视图中,单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“,Codea

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  • 使用Cloud Map SDK(NUWA框架)

    loadingList=...,nuwa-gpaas-cloudmap,… 初始化Cloud Map 使用NUWA框架,只要增加对应配置,框架即会完成Cloud Map的初始化。 这些配置需要写到nuwa框架可以读到的文件里,一般是nuwa-xxx.properties,nuwa-xxx.yaml文件。因为Cloud

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  • JupyterLab简介及常用操作

    进入JupyterLab主页后,可在“Notebook”区域下,选择适用的AI引擎,单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同,其支持的AI框架也不同,下图仅为示例,请根据实际显示界面选择AI框架。 图3 选择AI引擎并新建一个Notebook 新建的Notebook文件将呈现在左侧菜单栏中。

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  • AI资产

    AI资产 资产 订购方法 使用场景 提供的功能 如何使用 AI智能体验馆 请参见如何订购&部署资产。 资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见AI智能体验馆。 父主题: 核心资产说明

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  • AI资产

    AI资产 AI智能体验馆 父主题: 资产说明

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  • AI Watchdog

    AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters 父主题: DBE_PERF Schema

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  • EXPLAIN

    EXPLAIN 语法 EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement 其中选项可以是以下选项之一: FORMAT { TEXT | GRAPHVIZ | JSON } TYPE { LOG ICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE

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  • EXPLAIN

    openGauss=# explain (nodes true) insert into student values(5,'a'),(6,'b'); ERROR: unrecognized EXPLAIN option "nodes" openGauss=# explain (num_nodes

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  • AI特性

    AI特性 enable_hypo_index 参数说明:该参数控制数据库的优化器进行EXPLAIN时是否考虑创建的虚拟索引。通过对特定的查询语句执行explain,用户可根据优化器给出的执行计划评估该索引是否能够提升该查询语句的执行效率。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表2中对应设置方法进行设置。

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  • WAIT

    event名称。 wait bigint 等待次数。 failed_wait bigint 失败的等待次数。 total_wait_time bigint 总等待时间(单位:微秒)。 avg_wait_time bigint 平均等待时间(单位:微秒)。 max_wait_time bigint

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  • straight

    sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width

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  • EXPLAIN

    customer_address; --修改explain_perf_mode为normal。 gaussdb=# SET explain_perf_mode=normal; --显示表简单查询的执行计划。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;

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  • AI特性

    AI特性 enable_hypo_index 参数说明:该参数控制优化器执行EXPLAIN命令时,是否创建虚拟索引。 参数类型:布尔型 参数单位:无 取值范围: on:表示在执行EXPLAIN命令时,创建虚拟索引。 off:表示在执行EXPLAIN命令时,不创建虚拟索引。 默认值:off

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  • EXPLAIN

    TRUE(缺省值):显示CPU的使用情况。 FALSE:不显示。 DETAIL boolean 打印DN上的信息。 取值范围: TRUE(缺省值):打印DN的信息。 FALSE:不打印。 8.2.1及以上集群版本支持explain打开Detail开关时,执行计划中会显示倾斜值比对耗时。 NODES

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  • EXPLAIN

    TABLE customer_address; 修改explain_perf_mode为normal: 1 SET explain_perf_mode=normal; 显示表简单查询的执行计划: 1 EXPLAIN SELECT * FROM customer_address_p1;

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  • AI Watchdog

    AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters ai_watchdog_ftask_status 父主题: DBE_PERF Schema

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  • louvain算法(louvain)(2.2.1)

    louvain算法(louvain)(2.2.1) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer

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