AIML框架学习(一) 更多内容
  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    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)、学习类型(

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  • 卓越架构技术框架简介

    挑战的同时,也给每个组织和个人提供了难得的发展机会。华为云SRE过去构建了些能力,也还在持续解决新的挑战,我们已经构建了套质量管理机制、套运维平台、支全球专家队伍,更重要的是,我们已经和很多客户起开展了面向应用视角的稳定性提升工作,助力客户提升应用稳定性,从应用层到平台

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    。 标注“推荐”的Runtime来源于统镜像,后续统镜像将作为主流的推理基础镜像。统镜像中的安装包更齐全,详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统镜像,旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统镜像Runtime的命名规范:<AI引擎名字及版本>

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    。 标注“推荐”的Runtime来源于统镜像,后续统镜像将作为主流的推理基础镜像。统镜像中的安装包更齐全,详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统镜像,旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统镜像Runtime的命名规范:<AI引擎名字及版本>

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  • ISDP产品功能整体框架

    ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有款工具,可以自动生成模型,然后在这个基础上修改,这很像普通软件的模板化开发,在个半成品的基础上调优,重新训练模型,提高开发效率。

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 准备算法简介

    增量学习是个连续不断的学习过程。相较于离线学习,增量学习不需要次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另方面,增量学习节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 相关参考 AI Gallery的资产集市中提供了常见的数据集和算法供用户使用,具体请参见数据集获取链接、算法获取链接。

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  • 使用STS SDK(NUWA框架)

    使用STS SDK(NUWA框架) 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件,只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置,即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS,保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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  • 分布式执行框架

    分布式执行框架 GS_235100005 错误码: Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案:请使用INTERNAL

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 数据治理组织架构框架

    数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化(全时投入)和虚拟化(部分投入)混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员,在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入,捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织:

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  • 自动学习简介

    据的分析,进行故障识别。 声音分类 声音分类项目,是识别段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目,识别段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。 父主题: 自动学习(新版)

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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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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