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。

 
 

    基于深度学习的程序自动生成 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,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参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。依据开发者提供标注数据及选择场景,无需

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  • 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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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 自动学习简介

    即可快速生成图像分类模型。可应用于商品自动分类、运输车辆种类识别和残次品自动分类等。例如质量检查场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体类别与位置。需要添加图片,用合适框标注物

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • 自动生成APP Code

    project_id 是 String 项目ID,获取方式请参见获取项目ID。 instance_id 是 String 实例ID,在API网关控制台“实例信息”中获取。 app_id 是 String 应用编号 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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  • 自动生成App Code

    0/apigw/apps/{app_id}/app-codes URI中参数说明如下表所示。 表2 参数说明 名称 是否必选 类型 说明 app_id 是 String APP编号 请求消息 无 响应消息 表3 参数说明 参数 类型 说明 id String 编号 app_code String App Code值

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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

    检查场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体类别与位置。需要添加图片,用合适框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 自动生成APP Code

    p-codes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方式请参见API参考“附录 > 获取项目ID”章节。 instance_id 是 String 实例ID app_id 是 String 应用编号 请求参数 表2

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  • 免费体验自动学习

    在1小时后自动停止(不包括模型发布时间),因此建议设置最大训练时长为1小时。 限时免费规格,性能有限,如果您数据量较大,或者训练时长会超过1小时,建议选择收费计算规格用于模型训练。 免费规格资源是有限,当使用人数较多时,会出现长时间排队。如果希望获得更佳体验,请选择付费规格。

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习自动学习功能可以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,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 基于Python的Hive样例程序

    er实例迁移之后,用户需要更新示例程序中使用HiveServerIP地址。 在HAConnection第三个参数填写正确用户名,密码可以不填写。创建连接,执行HQL,样例代码中仅执行查询所有表功能,可根据实际情况修改HQL内容,输出查询列名和结果到控制台。 try:

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  • 基于Python的Hive样例程序

    基于PythonHive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务,参考样例程序“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接

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  • 基于Python的Hive样例程序

    基于PythonHive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务,参考样例程序“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接

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