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和深度学习 更多内容
  • 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AI应用的低门槛、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、自动压缩部署模型。开发者无需专业的开发基础编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 最新动态

    Framework上线固件版本1.1.0 固件版本1.1.0支持自带麦克风音频接入、设备一键健康检查功能业务告警通知。 固件版本1.1.0优化了下载技能的速度,视频解码速度多路模型推理速度,增强Agent稳定性。 固件版本1.1.0增加运行时配置项用于保持技能持续运行,支持商用技能稳定运行。

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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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  • 概述

    n Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。 您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,

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  • 什么是园区智能体

    什么是园区智能体 园区智能体(CampusGo)面向商住园区、工业园区、文体场馆、城市治理智慧工地等场景,基于华为云人工智能大数据的技术优势,实现泛园区场景的智慧化管理,提供基于AI的事件智能感知分析能力,助力业务闭环,使生产生活更加便捷高效。 方案架构 园区智能体通过对泛

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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、自动压缩部署模型。开发者无需专业的开发基础编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 方案概述

    户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计. 软装自动布置:一键完成空间的柜体布置、铺砖布置,适配户型,根据户型特点进行合理布置 图3 智能布置1 图4 智能布置2 AI空间布置 AI空间算法:AI识别空间大小、

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  • ModelArts

    Arts完成AI开发的流程操作。 个人用户权限配置 个人用户快速配置ModelArts访问权限 企业用户权限配置 配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 资源选择推荐 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 06 AI全流程 面向熟悉代码编写调测,熟悉常见

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  • 执行作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 方案概述

    方式更加科学、合理,有助于提高管制策略的有效性针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 基本概念

    平台内置的技能模板可用于开发新技能,包含了技能的代码所有参数设置。用户可参考技能模板后快速创建自己的新技能。 ModelBox 端边云AI应用开发运行框架规范,以及在此规范上所实现的运行时框架。基于ModelBox开发镜像高效开发AI应用,屏蔽底层差异,快速部署至端、边、云上进行高性能推理计算。

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  • AI

    AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力,与入驻式平台版本有关联么? 如何实现 人脸识别 功能? 如何实现人脸唤醒功能? AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现? 父主题: 产品规格

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  • AI

    AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后,通过该消息上报人脸检测结果列表,列表中包含人脸识别ID及坐标信息,最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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  • ai

    ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称,包括如下常用参数: enable_ai_watchdog:是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms:最大耗时。

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  • ai

    ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称,包括如下常用参数: enable_ai_watchdog:是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms:最大耗时。

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  • ai

    ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称: tps:TPS。 tps_hourly:每小时的TPS均值。 shared_used_mem:共享内存使用量(MB)。

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  • ai

    ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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  • AI

    AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题: 配置类

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