AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    bit量化深度学习 更多内容
  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • Caffe算子边界

    【约束】 无限制 【量化工具支持】 是 2 Argmax 返回输入的最大值对应的索引序号 【输入】 1个输入 【参数】 out_max_val:布尔型,默认为false,可选 top_k:unit32,默认为1,可选 axis:int32,可选 【约束】 无限制 【量化工具支持】 否 3

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 产品优势

    弱密码扫描,四合一全面检测资产脆弱性。 轻量化部署,一键扫描 依托于华为乾坤安全云服务,将扫描引擎部署在云端,客户侧无需安装任务软件。 扫描配置简单,一键扫描,简单易用。 精准修复优先级推荐, 识别真实风险 基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术,计算漏洞风险评分—漏洞优先级评级VPR。

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  • 使用向量化执行引擎进行调优

    时,通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析,行存表转换为向量化执行,会产生转换的开销,导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后,能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后,性能是否提升,取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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  • 套餐包简介

    收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 随机森林分类

    。 随机决策森林分类中的决策树算法通过基尼不纯度(Gini impurity)或熵(Entropy)来对一个集合的有序程度进行量化,并对一次拆分进行量化评价。 基尼不纯度是指将来自集合中的某种结果随机应用于集合中某一数据项的预期误差率,计算公式如下: 熵是信息论中的概念,用来表示

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  • 向量化执行和行列混合引擎

    量化执行和行列混合引擎 技术背景 在大宽表,数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中,行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景,单表有200~800个列,查询经常访问10个列,在类似这样的场景下,向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。 向量化执行 标准的

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  • 使用向量化执行引擎进行调优

    时,通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析,行存表转换为向量化执行,会产生转换的开销,导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后,能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后,性能是否提升,取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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  • COST05-02 建立可以量化的优化目标

    COST05-02 建立可以量化的优化目标 风险等级 高 关键策略 成本优化是一项投资,而且是一个需要持续进行的流程。为了向公司或者组织的决策者、利益相关方说明投资的价值,就需要对成本优化自身,尤其是其执行的目标进行量化。从而在持续的优化活动中,都可以从决策者或者利益相关者那里得

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 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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