数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    spark机器学习 更多内容
  • 使用Jupyter Notebook对接MRS Spark

    backports.lzma安装lzma模块,如下图所示: 进入“/usr/local/python3/lib/python3.6”目录(机器不同,目录也有所不同,可以通过which命令来查找当前运行python是使用的那个目录的),然后编辑lzma.py文件。 将: from _lzma

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  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • 如何使用IDEA远程调试

    suspend=y,address=5006" --class org.apache.spark.examples.SparkPi /opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 配置Spark Python3样例工程

    配置Spark Python3样例工程 操作场景 为了运行 MRS 产品Spark2x组件的Python3接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于3.6。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3

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  • 配置Spark Python3样例工程

    配置Spark Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Spark2x组件的Python3接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于3.6。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    MRS and DLI . CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6

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  • 安装机器人环境

    ad?type=trialactivation 输入ESN码,产品选择机器人助手,点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载的许可证 图13 导入下载的许可证 父主题: 网银机器人部署

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  • 机器人管理配置指南

    机器人管理配置指南 快速入门 操作员:配置智能机器人 操作员:配置普通IVR 配置预置流程 父主题: 租户管理员指南

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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  • Standard支持的AI框架

    ore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

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  • 设置Spark Core并行度

    设置Spark Core并行度 操作场景 并行度控制任务的数量,影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行

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  • 创建自定义镜像

    ,将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)、私有能力等内置到 自定义镜像 中,以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库,可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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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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  • 如何使用PySpark连接MRS Spark?

    如何使用PySpark连接MRS Spark? 问:如何在E CS 服务器上用PySpark连接内网开启Kerberos认证的MRS Spark集群? 答:将Spark的“spark-defaults.conf”文件中“spark.yarn.security.credentials.hbase

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  • 配置机器人

    本例中使用的是语音导航场景。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。单击“新建”。 如下所示填写信息,单击“确定”保存配置。 图1 机器人列表-新增机器人GUI 机器人名称:自定义。 机器人接入码:即在IVR或AICC侧添加被叫路由时,用于流程关联的识别码。

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  • 华为机器翻译(体验)

    华为机器翻译(体验) 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译(Machine Translation,简称MT),为用户提供快速准确的翻译服务,帮助用户跨语言沟通,可用于文档翻译等场景中,包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译(体验)连接器无需认证,无连接参数。

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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