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开发步骤 更多内容
  • 开发步骤

    开发步骤 请按照以下开发指引进行功能开发图1,如需对各功能的实现流程进行详细了解,请提前阅读流程说明,请参见附录-流程说明。 图1 开发步骤 父主题: 场景三:通过URL地址集成(增加页面JS调用)

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  • 开发步骤

    开发步骤 准备相关驱动和依赖库。可以从发布包中获取,包名为 GaussDB -Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Python.tar.gz。 解压后有两个文件夹: psycopg2:psycopg2库文件。 lib:lib库文件。 加载驱动。 在使用驱动之前,需要做如下操作:

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  • 开发步骤

    开发步骤 准备相关驱动和依赖库。可以从发布包中获取,包名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Python.tar.gz。 解压后有两个文件夹: psycopg2:psycopg2库文件。 lib:lib库文件。 加载驱动。 在使用驱动之前,需要做如下操作:

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  • 开发AI应用

    开发AI应用 准备模型 AI应用开发的前序步骤是模型训练,因此开始进行AI应用开发时,您已经有训练优化好的可使用的模型了。当前ModelBox 镜像支持的模型类型有TensorRT和PyTorch模型,具体的版本号在您创建开发环境选择镜像时镜像名称中可以看到。 如果您的模型不是T

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  • Oozie应用开发步骤

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  • Oozie应用开发步骤

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  • 步骤2:数据开发

    步骤2:数据开发步骤通过BI报表原始数据,分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在 DataArts Studio 控制台首页,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。

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  • 步骤3:数据开发

    步骤3:数据开发步骤通过电影信息和评分信息的原始数据,分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie(用于存放评分最高的Top10电影) 评分最高T

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  • 步骤2:服务开发

    步骤2:服务开发 以下过程是为了调试HarddiskTracing_GetDetailList服务。在进行服务调试前,请确保对应数据实体、关系实体的实例数据已入图。 操作步骤 进入HarddiskTracing_GetDetailList服务详情页切换至“服务开发”页签,可以看到

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  • 步骤三:开发代码

    步骤三:开发代码 代码托管服务 提供基于Git的在线代码管理服务,包括代码克隆/提交、分支管理等功能。 由于门店网络查询功能为高优先级Story,本章节将以此功能为例进行介绍如何进行源代码管理与开发。 本样例项目中采用分支来进行代码的开发。首先由开发人员Chris在代码仓库中创建分

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  • 步骤三:开发代码

    步骤三:开发代码 代码托管服务提供基于Git的在线代码管理服务,包括代码克隆/提交、分支管理等功能。 由于门店网络查询功能为高优先级Story,本章节将以此功能为例进行介绍如何进行源代码管理与开发。 本样例项目中采用分支来进行代码的开发。首先由开发人员Chris在代码仓库中创建分

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  • 步骤6:数据开发

    步骤6:数据开发 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务,提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力,极大降低用户使用大数据的门槛,帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发,用户可进行数据管理、数据集成、脚本开发

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  • Oozie应用开发步骤

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  • Oozie应用开发步骤

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  • AI应用开发介绍

    AI应用开发介绍 模型封装是将模型封装成一个AI应用,也称之为AI应用开发AI应用开发是指将训练好的一个或多个模型编排开发成推理应用以满足具体业务场景下的推理需求,比如视频质量检测、交通拥堵诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为

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  • AI应用开发和调试

    AI应用开发和调试 ModelBox基本概念 开发AI应用 调试AI应用

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发基本流程介绍 什么是AI AI人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析

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  • AI应用开发指导

    AI应用开发指导 什么是AI应用 如何开发预测类AI应用 如何开发推荐类AI应用 如何开发工单类AI应用 如何开发目标检测类AI应用 使用优选AI服务 迁移安装AI应用 父主题: 白名单特性

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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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  • 免费体验AI全流程开发

    免费体验 AI全流程开发 在使用ModelArts完成AI全流程开发时,端到端过程中,提供免费规格,让您免费体验ModelArts的全流程开发。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 在AI全流程开发过程中,分为如下几个步骤: 准备数据:ModelArts官方发布在AI

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  • AI平台开发与实施服务

    AI平台开发与实施服务 基于华为云AI平台,结合业务场景,提供AI模型场景化建模、调优、加速、性能提升等服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题: 上云与实施

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