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。

 
 

    贝叶斯深度学习 代码 更多内容
  • 代码校验

    代码校验 编写代码时,CodeArts IDE会在后台自动根据一组预定义的验证规则对其进行分析,使其能够发现各种问题,如拼写错误和其他潜在的错误。这有助于您在运行代码之前检测并修正问题。CodeArts IDE对很多问题提供了快速修复功能,方便您迅速解决问题。 有关查看警告和错误

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  • 代码搜索

    代码搜索 CodeArts IDE的SmartSearch功能可让您立即搜索并导航到任何项目位置,以及查找和执行任何CodeArts IDE命令。 基本用法 案例 父主题: Python

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  • 调试代码

    调试代码 CodeArts的Python扩展提供了调试支持,让您能够设置断点、检查数据,在逐步执行程序时使用调试控制台。 对于快速开始项目,您可以在 “main.py” 文件的第 14 行设置一个断点。将光标悬置在 “print_hi” 调用上,然后按下 “F9” / “Ctrl+Shift+B”

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  • 代码生成

    代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题: Java

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  • 代码解析

    代码解析 项目结构如下 ApiController:提供被北向应用NA调用的接口。 Application:主启动类 AuthFilter:鉴权过滤器。 ConfigController:被云端调用进行配置处理。 ConfigService:配置管理服务 。 ItIntegrat

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  • 代码解析

    代码解析 Demo代码如下,具体实现的是模拟电机设备上报数据,SDK获取上报数据做进一步分析处理。如果遇到状态为error,则调用事先在产品模型定义好的设备命令。对于未指定MOTOR_PRODUCT_ID的产品上报的数据将继续上报给云端。 #include "edge.h" #include

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  • 代码调试

    代码调试 CodeArts IDE Online 支持C/C++工程调试,调试之前需满足以下条件: 编译时,已在“.theia/tasks.json”中需要加上调试参数“-g”,如:“g++ -g -o hello helloworld.cpp”,默认已经添加,如没有,需要手动添加。

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  • 准备代码

    171ba0b3"。该问题会导致代码安装失败,会在后续版本修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。

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  • 准备代码

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的vLLM 0.3.2推理部署代码和推理评测代码代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx

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  • 准备代码

    准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • IAM 身份中心

    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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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

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  • 如何做课程学习?

    如何做课程学习? 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

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 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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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 提交代码到代码仓库

    提交代码代码仓库 开发在本地完成业务代码和IaC脚本后,需要提交代码文件至代码仓库。 前提条件 开发业务代码和编写IaC脚本已完成。 已创建代码仓库。 需要具备开发人员角色权限,权限申请方法请参见申请权限。具体角色权限说明请参考用户角色和权限说明。 操作入口 在开发中心工作台左上角单击,在菜单列表中选择“全部菜单

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