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。

 
 

    python 机器学习 深度学习 更多内容
  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格

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  • 图像搜索

    Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境

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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 准备工作

    Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 模型训练

    实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望

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  • AI防护者初始化

    AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面,URL地址为“https://<管理节点IP>:8000” 启用主动学习机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题: AI防护者初始化

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 查询联邦学习作业列表

    更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 保存联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦学习作业管理

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 查询联邦学习作业列表

    单方还是双方预测 请求示例 查询联邦学习作业列表 get https://100.1.1.1:31000/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs?offset=0&filter=10 响应示例 状态码: 200 查询联邦学习作业成功 { "total"

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I Gallery个人中心“我的下载”页签,单击按钮,查看下载进度,等待5分钟左右下载完成,单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”,进入自动学习总览页面。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I Gallery个人中心“我的下载”页签,单击按钮,查看下载进度,等待5分钟左右下载完成,单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”,进入自动学习总览页面。

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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  • 自动学习训练作业创建失败

    自动学习训练作业创建失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 父主题: 模型训练

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  • 使用模型

    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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  • Python

    在工程中引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer,填入AppKey和AppSecret。 1 2 3 sig = signer.Signer() sig.Key = "4f5f626b-073f-402

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  • Python

    'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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  • Python

    Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本,要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例,发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中,可能会涉及个人数据的使

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  • Python

    Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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