中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    怎么学习大数据 更多内容
  • 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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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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

    新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成

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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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  • 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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  • 图片大Shape性能劣化严重怎么办?

    图片Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于GPU内存墙导致在shape下遇到性能问题,MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制,可以考虑升级最新版本的MidnSporeLite Convertor来进行编译期的算子优化,在Shape场景下会有明显的改善。

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  • 大屏Demo

    屏Demo 描述 屏Demo,开箱即用的屏样例,需要配合应用资产中“数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 屏Demo为模板资产,订购后下载到本地,通过导入的方式上传到“业务屏”下使用。 屏Demo提供了指挥看板页面,如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

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  • 大Key诊断

    选择“Key诊断”,勾选对应的类型,查看对应类型的Key信息。 图1 Key诊断 您可以查看Key的信息。参数请查看表1。 表1 Key的参数 参数 描述 类型 Key的类型。 string hash zset set exhash list stream Key名

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