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。

 
 

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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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  • 使用Spring Cloud框架实现应用开发

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  • 传感框架

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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  • 使用Rainbow SDK(Spring Cloud框架)

    使用Rainbow SDK(Spring Cloud框架) 引入Rainbow SDK 在引入Rainbow SDK之前,要先引入STS SDK和Cloud Map SDK,并完成STS和Cloud Map的初始化,具体请参见使用STS SDK(Spring Cloud框架)和使用Cloud

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  • 常用框架

    常用框架 本章详细介绍ModelArts支持的常用AI框架以及使用AI框架编写创建训练作业的训练代码。 训练管理支持的AI常用框架 当前ModelArts支持的AI引擎及对应版本如下所示。 表1 旧版训练作业支持的AI引擎 工作环境 适配芯片 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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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应用开发和调试

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  • 云端推理框架

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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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  • 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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  • 配置Matrix框架

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  • 如何开发预测类AI应用

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  • 如何开发工单类AI应用

    如何开发工单类AI应用 工单类AI应用通过融入AI智能机器学习和分析,全面提升工单类服务效率和质量。 前提条件 已准备好有效的工单类数据文件,包括:工单内容、工单类别,工单数据至少50行。 操作步骤 在AstroZero开发环境首页的“项目”页签下,单击“AI应用”。 单击“创建场景式AI服务”。

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