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。

 
 

    机器学习和深度学习 更多内容
  • 方案概述

    。使模型开发训练过程更加便捷高效。 开源定制化 该解决方案是开源的,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成 函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS等资源发放,帮助用户轻松搭建电池、电机、电控数据分析预测解决方案。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    。使模型开发训练过程更加便捷高效。 开源定制化 该解决方案是开源的,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS等资源发放,帮助用户轻松搭建汽车价值评估解决方案。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 最新动态

    联盟计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景, TICS 能够很方便的支撑联盟计算节点升级回滚。回滚也称为回退,即当发现升级出现问题时,让联盟计算节点自动回滚到老的版本。TI CS 已实现了在异常状态下的自动回滚。 公测 联盟管理 计算节点管理 3 联盟计算节点部署过程可视化

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安全云脑的数据来源是什么?

    Anti-DDoS,AAD)、 Web应用防火墙 (Web Application Firewall,WAF)等安全防护服务上报的告警数据,从中获取必要的安全事件记录,进行大数据挖掘机器学习,智能AI分析并识别出攻击入侵,帮助用户了解攻击入侵过程,并提供相关的防护措施建议。 安全云脑通过对多方面的安全数据的分析,为

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子专题算法接口,满足不同业务场景的计算与分析需求;支持JavaScriptPython脚本语言,提供线上开发线下SDK两种方式,用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    图9 查看预测结果 本案例中数据算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围要求,预测图片必须训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法相应的训练数据集,用户可以在AI

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    图9 查看预测结果 本案例中数据算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围要求,预测图片必须训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法相应的训练数据集,用户可以在AI

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便的部署、使用管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    ine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    ine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 态势感知的数据来源是什么?

    Anti-DDoS,AAD)、Web应用防火墙(Web Application Firewall,WAF)等安全防护服务上报的告警数据,从中获取必要的安全事件记录,进行大数据挖掘机器学习,智能AI分析并识别出攻击入侵,帮助用户了解攻击入侵过程,并提供相关的防护措施建议。 态势感知通过对多方面的安全数据的分析,为

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行作业

    ,包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法备案公示

    数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:语音音频数据。 算法原理:通过深度学习算法,提取语音音频中的特征,并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果:表情基系数。 应用领域:应用于3D数字人文本语音驱动场景,包括

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 附录

    Web应用防火墙WAF:对网站业务流量进行多维度检测防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击入侵。 云证书管理服务CCM:是华为联合全球知名数字证书服务机构,为您提供一站式证书的全生命周期管理服务,实现网站的可信身份认证与安全数据传输。 态

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 管理防护策略

    学习。 若设置的智能学习天数不够,不能完成机器的智能学习,或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”,仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后,单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中,服务器处于“关机”或者“故障”状态、Ag

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 云数据迁移 CDM

    ,提供了简单易用的迁移能力多种数据源到 数据湖 的集成能力,降低了客户数据源迁移集成的复杂性,有效的提高您数据迁移集成的效率。 产品首页 图说ECS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转 CDM 01 了解 了解华为云CDM的产品架构、功能基础知识,有助于您更准确地匹配实际业务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安全服务

    Web应用防火墙 Web应用防火墙(Web Application Firewall,WAF)对网站业务流量进行多维度检测防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征防御未知威胁,阻挡诸如 SQL注入或跨站脚本等常见攻击,避免这些攻击影响Web应用程序的可用性、安全性或消耗过度的资源,降低数据被篡改、失窃的风险。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备算法简介

    评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习,增量学习不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另一方面,增量学习节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 相关参考 AI Gallery的资产集市中提供了常见的数据集算法供用户使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是医疗智能体

    力,大数据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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了