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学习技巧 更多内容
  • 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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  • 概览

    [云计算]:10分钟快速入门EVS 3. [数据库]:10分钟快速入门RDS 4. [人工智能]:使用ModelArts中开发工具学习Python(初级) 5. [人工智能]:使用ModelArts中开发工具学习Python(高级) 6. [鲲鹏]:基于华为云鲲鹏 弹性云服务器 部署Web应用

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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 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 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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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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  • 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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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 如何做课程学习?

    如何做课程学习? 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学

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  • 新建联邦学习作业

    hfl_type 否 String fl作业类型枚举。TRAIN(训练),EVALUATE(评估)。 枚举值: TRAIN(训练型) EVALUATE(评估型) hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL(本地),MODEL_ARTS(modelarts)

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • AITensorFactory

    Tensor工厂类,用来创建Tensor。AITensorFactory类在ai_tensor.h中定义。

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  • AITensorFactory

    Tensor工厂类,用来创建Tensor。AITensorFactory类在ai_tensor.h中定义。

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  • IAITensor

    Porcess函数时使用IAITensor作为模型的输入输出。该类在ai_tensor.h中定义。

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  • HIAILog

    HiAI的日志类。该类在log.h中定义。

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  • AIContext

    在使用异步调用模型管家Process接口时,用于保存process上下文,AIContext中保存string类型键值对。该数据类型在ai_types.h中定义。class AIContext { public: /* * @brief 获取参数 * @param [in] key 参数对应的key *

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  • AI资产

    AI资产 描述 AI资产应用提供了AI识别组件,在开发前端页面(标准页面/高级页面)时,可以直接使用AI识别组件,快速实现AI识别功能。 开放能力 AI资产应用提供的能力如下: 标准页面的扩展组件:airecognition(PC端和APP端),高级页面的自定义组件:AIasse

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  • AI应用

    AI应用 发布自定义AI应用 部署AI Gallery模型为AI应用 管理AI应用 父主题: AI Gallery(新版)

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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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  • AI特性

    。 "BAYESNET":只创建智能统计信息。 "MCV":只创建传统统计信息。 "ALL":同时创建传统统计信息和智能统计信息。 默认值:"BAYESNET" ai_stats_cache_limit 参数说明:该参数用于指定在enable_ai_stats为on状态下最多缓存的模型数量。

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