不需要安装深度学习框架 更多内容
  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据

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  • 产品术语

    模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征

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  • ModelArts

    功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据

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  • 使用STS SDK(NUWA框架)

    使用STS SDK(NUWA框架) 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件,只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置,即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS,保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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  • 分布式执行框架

    分布式执行框架 GS_235100005 错误码: Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案:请使用INTERNAL

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2(分别进行单机单卡和单机多卡训练)。 训练完成后给出自动式生成内容,和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-Deepspeed Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两

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  • 安装和配置

    安装配置 安装: 用户上架后,管理台检查通过审批提交后,后台自动安装上架时上传的适配器软件包应用到环境中。 配置: 应用开通文件为ROMA Exchange适配器(流水线式)框架,该适配器不需要通过适配器配置页定义适配器引入参数(如来源配置),适配器内部可以通过系统参数或配置

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 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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  • 内网发现与采集

    有IP地址。 前提条件 已在源端内网环境安装Edge工具,并与迁移中心连接。 已在Edge上添加源端主机凭证。 为确保采集过程具备充分的系统访问权限,从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下: 对Linux主机进行深度采集时,请添加Root账号和密码做为采集凭证。

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  • 数据治理组织架构框架

    数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化(全时投入)和虚拟化(部分投入)混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员,在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入,捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织:

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  • 准备工作

    如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面,选择Python技术栈,CPU架构选择X86计算,CPU/内存选择2U4G,单击“下一步”。 进入“工程配置”页面,选择不创建工程,然后单击“确定”,完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE

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  • 内网发现与采集

    有IP地址。 前提条件 已在源端内网环境安装Edge工具,并与迁移中心连接。 已在Edge上添加源端主机凭证。 为确保采集过程具备充分的系统访问权限,从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下: 对Linux主机进行深度采集时,请添加Root账号和密码做为采集凭证。

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  • 使用NUWA框架实现应用开发

    使用NUWA框架实现应用开发 开发概述 总体开发思路 准备工作 快速开始 开发指导 打包目录 注意事项

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  • 内网采集

    有IP地址。 前提条件 已在源端内网环境安装Edge工具,并与迁移中心连接。 已在Edge上添加源端主机凭证。 为确保采集过程具备充分的系统访问权限,从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下: 对Linux主机进行深度采集时,请添加Root账号和密码做为采集凭证。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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