数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    基于spark进行深度学习 更多内容
  • 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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  • Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误

    Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后,在资源详情的规格信息中,系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致,从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决:

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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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  • 产品术语

    提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI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。

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  • 功能介绍

    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 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向典型

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是什么 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

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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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  • 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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  • 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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  • 基于微调数据集进行模型微调

    基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 对微调数据集进行数据标注 收藏预置微调数据集 创建模型微调任务 父主题: 管理模型

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  • 基于Spring Cloud框架进行应用上云

    基于Spring Cloud框架进行应用上云 方案概述 准备工作 工程创建 代码开发 打包发布 部署上线

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 华为云职业认证类别介绍

    培养与认证具备使用机器学习深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证,将证明您了解人工智能发展历史、昇腾AI体系和全栈全场景AI战略,掌握传统机器学习深度学习的相关算法;具备利用TensorFlow开发框架和MindSpore开发框架进行搭建、训练、

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    thon程序也有依赖一些第三方库,尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DL

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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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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    Online中如何快速将开发好的微服务部署到华为云容器服务并进行快速验证的过程。 3-基于CodeArts IDE Online快速开发、发布 WeLink 应用 本实践主要讲述基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter

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  • 功能介绍

    精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别,转写成文字,提供不同领域模型,具备良好的可扩展性,支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场景,基于企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 智能场景简介

    推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析,自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块,获取对应的推荐结果。 获取推荐结果

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    自动学习项目中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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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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  • Standard自动学习

    Standard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。

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