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。

 
 

    tf深度学习框架 更多内容
  • 语言和框架支持

    语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外,它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持,为HTML、 CSS 、S CS S和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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  • 使用预置框架简介

    使用预置框架简介 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至ModelArts上训练,可以考虑使用ModelArts支持的预置框架实现算法构建。这种方式在创建算法时被称为“使用预置框架”模式。 以下章节介绍了如何使用预置框架创建算法。 如果需要了解ModelArts模型训

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  • 服务开发框架详解

    服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题: AstroPro学堂

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 开发自动部署模板

    个ECS、一个RDS和一个EIP。 每个模板的组成包括:.extension、main.tf、outputs.tf、providers.tf、variables.tf和versions.tf,下面分别介绍各个文件的作用,详细的使用方法可参考每个场景化示例模板目录下的README.md。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • AI应用开发介绍

    通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能,开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用,例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境,它具备如下优点: 提供开箱即用的云上AI应用开发环境,预置高性能推理框架ModelBox、加速卡

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  • 卓越架构技术框架简介

    卓越架构技术框架简介 卓越架构技术框架(Well-Architected Framework)聚焦客户业务上云后的关键问题的设计指导和最佳实践。 以华为公司和业界最佳实践为基础,以韧性、安全性、性能效率、成本优化与卓越运营五个架构关注点为支柱,打造领先的卓越架构技术框架,支撑客户完

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”

    分布式Tensorflow无法使用 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题: 业务代码问题

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? 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? 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

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  • 产品概述

    源注册、隐私策略(敏感,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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  • ISDP产品功能整体框架

    ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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  • 如何上传模型至华为HiLens?

    om”格式模型),需要选择模型转换的类型,包括“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens”、“TF-SavedModel-To-Ascend-HiLens”、“TF-FrozenGraph-To-Ascend”、“TF-SavedModel-To-Ascend”、“Caffe

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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