部署模型服务 更多内容
  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • DCE软件服务部署

    DCE软件服务部署 系统初始化 数据层服务安装 联合计算服务安装 控制平面服务安装 管道服务安装 父主题: 实施步骤

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  • CMS服务器部署说明

    图1 CMS配置 门户后台程序部署配置说明 上传文件nacecweb.war、webdocs.war到服务器/dat/www/jboss-4.0.3/server/default/deploy目录中。 安装目录下的程序不一定是最新版本的程序,安装前请确认。 解压安装程序: #cd

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  • 部署微服务容器镜像

    部署服务容器镜像 安装Developer Console插件 打开插件市场,搜索到“Developer Console”后,单击“Install”即可完成安装,动图演示如下: 部署服务到CCI容器实例 配置Profile Profile是一组API调用鉴权所需配置的抽象,Pr

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  • 实时处理服务部署

    实时处理服务部署 Linux环境单机版部署 Linux环境集群版部署 “银河麒麟”系统单机版部署 Hdfs、大数据相关驱动安装与Standalone模式local配置 Standalone模式spark配置 父主题: 睿治 数据治理 平台

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  • 如何部署AD服务器?

    如何部署AD服务器? 操作场景 云应用需对接Windows AD。本章节用于指导用户部署Windows AD服务器。如果已有Windows AD服务器,请忽略本章节配置。 华为不提供Windows AD服务器,需要用户自行购买配置。 前提条件 已参考购买云服务器。 数据 所需参数在步骤中介绍。

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  • 部署AI应用(批量服务)

    部署AI应用(批量服务部署为批量服务 查看批量服务详情 查看批量服务预测结果 父主题: 部署AI应用(部署上线)

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  • 模型测试

    单击界面左下角的“异常检测模型测试”,弹出“异常检测模型测试”代码框,如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”,可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例,如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分,具体以实际打印结果为准。

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  • 模型训练

    对评分最高的模型再创建训练任务是为了在训练结束后,打包该最优模型包。模型训练任务在进行“超参配置”时,去勾选“超参优化”,三个超参值分别配置为此前记录的最优模型的三个对应超参值。 单击菜单栏的“模型训练”。 进入模型训练界面。 单击模型训练任务所在行。 进入模型训练任务详情界面。

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  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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  • 测试模型

    测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据,测试数据一定是带标签的数据,方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”,新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标,进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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  • 训练模型

    训练模型 特征和算法确定后,可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容,如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标,进行模型训练。 模型训练完成后,界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示: 0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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  • 模型管理

    模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”,可在“模型管理”界面查看打包好的模型,如图1所示。 图1 模型管理 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 发布模型

    发布模型 逻辑实体创建完成后,必须创建对应的物理实体,才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航,选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中,单击展开分层,选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下,单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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  • 模型训练

    模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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  • 模型训练

    模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题: KPI异常检测学件服务

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  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题: 用户指南

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  • 归档模型

    归档模型 模型训练完成后,支持归档模型。操作步骤如下所示。 单击界面右上角的“归档”图标,界面下方新增“归档”代码框。 配置新增的cell代码框右侧配置参数。 参数说明如下所示: 模型名:归档模型的名称。以字母开头,可由数字、大小写字母或中划线组成。示例:Learnware。 模型版本:归档模型的版本。格式为“xx

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  • 训练模型

    模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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