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学习重点 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 查看白名单策略列表

    应用白名单策略生效的 服务器 数量。 状态 策略的生效状态。包含以下状态: 学习智能学习进行中。 策略创建完成后,自动对学习的服务器执行智能学习。新创建的策略状态都为“学习中”。 学习完成,策略未生效 该策略已完成智能学习,需确认并启用策略。 智能学习完成后,您还需单击该策略状态下的,启用该策略。启用

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • AITensorGetBytes

    获取Tensor字节大小。该接口在ai_tensor.h中定义。

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  • AITensorGetBytes

    获取Tensor字节大小。该接口在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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  • 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

    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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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