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。

 
 

    tensorflow深度学习算法原理 更多内容
  • 学习空间

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  • 套餐包简介

    用户选择使用的资源不同进行收费。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

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    缩短训练时间。 Volcano批量调度系统:加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失,其中

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  • 模型训练简介

    模型训练简介 模型训练服务支持所有主流算法框架,如:TensorflowMXNetCaffeSpark_MLlibScikit_Learn,XGBoost,PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。提供CPU、GPU等多种计算资源,集成了基于开源

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  • 高性能调度

    也可以方便灵活的进行定制化开发。 应用场景4:高精度资源调度 Volcano 在支持AI,大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略,例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以TensorFlow计算为例,配置“ps”和“worker”之间的亲和性,以及“ps”与“ps”之间的反

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  • 导入/转换ModelArts开发模型

    导入/转换ModelArts开发模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理,逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时,需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将在ModelArts开发的模型导入HiLens

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  • 云容器引擎 CCE

    第3课:K8s工作负载原理剖析和实践 01:16:19 K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课:K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课:K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04

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  • 鉴权原理

    se64转码,得到入会token。 Token原理: base64Encode(payload + "@#@" + HMA CS HA256(signature)) 最终的signature值为: 示例: eyJ0aW1lU3RhbXAiOjE2NDg2NDE0NzQxNzEsInJ

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  • 背景与原理

    背景与原理 业务应用构建登录页面时,一般情况下是通过使用AstroZero的高级页面能力实现。您可以通过本节认识高级页面,并了解登录页面的开发流程。 了解高级页面 AstroZero前端页面有标准页面、高级页面和业务大屏三种。本节主要带您了解、学习并使用高级页面。 标准页面:对于

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  • 背景和原理

    背景和原理 本节主要通过创建一个标准页面,调用一个具有编辑设备功能的脚本,实现编辑设备信息功能。在进行开发前,您需要先了解脚本、公共接口以及标准页面的相关知识。 学习地图 如图1所示,通过本章的学习和实践,您将了解“标准页面”的能力,并掌握脚本的开发方法。 图1 学习地图 脚本 公共接口

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  • SCP原理介绍

    SCP原理介绍 SCP分类 SCP按照策略创建者可分为两类,分别是系统策略和自定义策略。 系统策略 华为云服务在组织预置了常用SCP,称为系统策略。组织管理员给组织单元或账号绑定SCP时,可以直接使用这些策略。系统策略只能使用,不能修改。如需查看所有云服务的华为云系统策略,请参见:SCP系统策略列表。

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  • 背景和原理

    背景和原理 本节主要通过创建一个标准页面,调用一个具有编辑设备功能的脚本,实现编辑设备信息功能。在进行开发前,您需要先了解脚本、公共接口以及标准页面的相关知识。 学习地图 如图1所示,通过本章的学习和实践,您将了解“标准页面”的能力,并掌握脚本的开发方法。 图1 学习地图 脚本 公共接口

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  • 背景与原理

    背景与原理 业务应用构建登录页面时,一般情况下是通过使用AstroZero的高级页面能力实现。您可以通过本节认识高级页面,并了解登录页面的开发流程。 了解高级页面 AstroZero前端页面有标准页面、高级页面和表单三种。本节主要带您了解、学习并使用高级页面。 标准页面:对于一般

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型,如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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  • 创建自定义镜像

    com/dli-public/spark_general-x86_64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 tensorflow为例,说明如何将tensorflow打包进镜像,生成安装了tensorflow的自定义镜像,在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择

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  • 如何关闭Mox的warmup

    如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm

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  • ModelArts

    业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师:AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务

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