中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    35岁学习大数据 更多内容
  • 大屏

    如图6所示,选择开发场景为“屏”,单击右侧区域的“开发”,进入到配置的AppCube屏开发环境。 图6 进入屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境,进入到默认环境的业务屏。 如果使用配置的开发环境,进入到配置的开发地址,配置的地址不是直接进入业务屏,参见下图进入业务屏。 如图7所示,单击“导入项目包”。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能,不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 免费体验自动学习

    栏中选择“自动学习”。 参考准备数据,准备用于模型训练的数据集,并按要求上传至OBS。 参考创建项目,创建一个“图像分类”的自动学习项目,在项目中,选择步骤2中准备的数据。 参考标注数据,将所有图片数据完成标注。 参考自动训练,在“训练设置”窗口中,选择“自动学习免费规格(CPU

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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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  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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  • 增加的数据,如何在自动学习项目中查看?

    中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中,您可以查看到项目对应的“数据源”,单击此处链接,可直接跳转至创建项目时选择或者创建的数据集。 针对“预测分析”项目,其数据源指定的是一个OBS路径,并非数据集。其他类型的自动学习项目,其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径 将新增数据上传至OBS

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 预览大屏

    预览屏 本章节介绍如何预览屏。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目,参考新建项目完成项目创建。 您已获取数据,参考新建数据源。 已创建所需的数据集,参考可视化新建数据集完成数据集创建。 您已制作并保存该数据屏。 预览屏操作步骤 登录智能数据洞察控制台。

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  • 复制大屏

    在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目,单击进入项目。 在项目页面,单击数据分析下“屏”进入屏管理页面。 单击屏操作列“更多>复制”,弹出复制窗口,重命名后单击“确定”,复制成功。此时屏转态为未发布,如果要发布请参见发布屏章节。 父主题: 新建数据

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  • 管理大屏

    在项目页面,单击数据分析下“屏”进入屏管理页面。 单击屏操作列“更多>删除”,弹出删除窗口,单击“确定”,删除屏。 父主题: 新建数据

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  • 大屏概述

    屏概述 概述 本文介绍DataArts Insight的屏功能,数据屏的常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待等场景。 适用场景 数据屏的常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待,是DataArts Insight分析场景的重要组成部分,致力于满足企业高可视化要求的数据展示场景。

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