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。

 
 

    word2vec是深度学习吗 更多内容
  • 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)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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  • 免费体验自动学习

    生费用,针对“模型训练”和“部署上线”步骤,不管训练还是部署,都需要使用计算资源,需要根据您选择的资源进行计费。当前,ModelArts推出了限时免费的计算规格,让您 免费体验 自动学习功能。 图1 自动学习提供的免费规格 自动学习训练免费规格资源不包含OBS存储资源费用。存储在O

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 什么是OptVerse

    什么OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)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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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发基本流程介绍 什么AI AI(人工智能)通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的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

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  • 新建联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name String 作业名称。名

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  • 删除联邦学习作业

    String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 job_id String 任务id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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  • 基本概念

    、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    3-5小时内恢复深度归档存储数据。 标准:可在3-5小时内恢复归档存储数据,5-12小时内恢复深度归档存储数据。 单击“确定”。 系统每天会在UTC 00:00点检查一次文件恢复情况,过期时间根据最近一次系统检查时间开始计算的。 使用API 恢复归档存储或深度归档存储对象 使用SDK

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    待恢复归档或深度归档存储对象的版本号。 请求消息头 该请求使用公共消息头,具体请参见表3。 请求消息元素 表1 请求消息元素表 元素名称 元素类型 是否必选 描述 RestoreRequest Container 参数解释: 恢复信息的容器。 Days Integer 参数解释:

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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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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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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  • 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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  • 模型训练

    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的加速效果。所以分布式加速的调优一个系统工程,需要从硬件角度(芯片、硬件设计

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  • 附录

    。 云容器引擎 CCE:CCE一种托管的Kubernetes产品/服务,可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理,您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用,以及方便的管理和维护。 volcano插件:Volcano一个基于Kubernetes的批

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 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

    选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段标签。 训练时需勾选使用的特征选项,勾选后可以跳过特征分箱,直接进行训练。 分箱方式包括等频分箱和等距分箱。等频分箱指经过计算使得每个分箱区间包含大致相等的实例数量;等距分箱指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至

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  • 保存横向联邦学习作业

    hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL,MODEL_ARTS 枚举值: LOCAL MODEL_ARTS host_agent_id String 发起方agent id,最大长度32 最小长度:0 最大长度:32 host_agent_name String

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