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。

 
 

    基于深度学习的依存句法分析 更多内容
  • 欢迎使用基因容器服务

    SDK使用方法请参见SDK参考,当前仅支持Python语言SDK。 REST API使用方法请参见API参考。 命令行使用方法请参见命令参考。 使用建议 如果您需要对华为云上资源进行权限精细管理,建议您在使用G CS 前,使用IAM服务创建IAM用户及用户组,并授权,以使得IAM用户获得GCS操作权限。IAM操作请参见创建用户并授权使用GCS。

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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

    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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  • 什么是内容审核

    ,防御内容风险,提高音频流审核效率,提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容,防御内容风险,提高视频流审核效率,降低业务违规风险。 内容审核 -文档 基于业界先进深度学习及多模态审核模式,快速解析文档以及网页中图文内容,精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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  • 基于角色授权的服务授权项

    对应API接口:自定义策略实际调用API接口。 授权项:自定义策略中支持Action,在自定义策略中Action中写入授权项,可以实现授权项对应权限功能。 依赖授权项:部分Action存在对其他Action依赖,需要将依赖Action同时写入授权项,才能实现对应权限功能。 IAM

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  • 基于复制的流模板配置流

    基于复制流模板配置流 一共开发完成3类流模板,基于这3类流模板需要能创建和配置出适用这一类所有流。 ERP基础数据同步到OA流创建并复用 OA数据同步到ERP流创建并复用 ERP审批流程同步到OA创建并复用 父主题: 实施流程

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  • SAP HANA基于存储快照的备份

    本方式的最大优点在于能够快速地备份、恢复数据,对系统影响非常小。但本方式最关键是如何保证SAP HANA在线情况下应用一致性。相对于文件备份,基于存储快照备份没有对应工具来检查备份数据是否存在一致性问题。因此,这种备份方式建议您谨慎使用,仅用于对数据一致性要求不高场景或者允许系统停机备份场景。在使用存

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  • 基于Pipeline的DevOps核心实践

    ,代码提交触发后续测试,以及线上环节,一个工具链打通完整路径,实现端到端交付和支持。 不同研发模式下流水线应用与思考 第二部分重点讲述基于华为流水线支撑实践,支持三种主流模式: 第一种模式:大规模开发 华为起家核心是交换机,交换机本身业务分成多层架构,例如上面的

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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,参考样例程序中“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接

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  • 数据处理简介

    数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供数据处理功能,基本目的是从大量、杂乱无章、难以理解数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求。为了保

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  • 文本三元组

    /Object)结构化知识场景,标注时不但可以标注出语句当中实体,还可以标注出实体之间关系,其在依存句法分析、信息抽取等 自然语言处理 任务中经常用到。 文本三元组类型数据标注,需要关注两种标签,“实体标签”和“关系标签”。“关系标签”需设置对应“起始实体”和“终止实体”。

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  • 自动学习简介

    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,用合适框标注物体作为训练集,进

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 训练基础镜像列表

    PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里软件无法满足您程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表

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  • 基于CCE场景

    键SERVICE_META_VERSION,值为服务注册版本号(如a.b.c格式,其中a、b、c均为数字),标签应用需要修改为不同于正常应用版本号。 键SERVICE_META_PA RAM ETERS,值为服务注册时自定义标签(形如tag1:value1,tag2:valu

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  • 基于CCE场景

    键SERVICE_META_VERSION,值为服务注册版本号(如a.b.c格式,其中a、b、c均为数字),标签应用需要修改为不同于正常应用版本号。 键SERVICE_META_PARAMETERS,值为服务注册时自定义标签(形如tag1:value1,tag2:valu

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  • 基于Python开发

    基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题: 应用程序开发教程

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