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。

 
 

    基于深度学习的组合优化器 更多内容
  • 基于组合条件的分流

    基于组合条件分流 一些复杂灰度发布场景需要使用基于条件、权重这两种路由规则组合形式。 控制台更新基于组合条件分流 登录U CS 控制台,在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称,进入详情页。 在左侧导航栏,单击“服务中心”下“网格服务”,进入服务列表。 单击服务名

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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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  • 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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  • 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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  • 优化器

    优化 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解服务简介 天筹求解服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 概述

    概述 天筹求解服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelAr

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  • 概述

    Interface,应用程序编程接口)方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。 您可以使用本文档提供天筹求解服务API描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如天筹求解服务包含二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 计费说明

    形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法设计与优化-铂金版 对人工智能场景为极特殊复杂场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。极特殊场景工作量预计不超过30人天

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  • 提交排序任务API

    1]之间,是机器学习领域里常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 优化器GUC参数的Hint

    设置不在白名单中参数,参数取值不合法,或hint语法错误时,不会影响查询执行正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误报错提示。 GUC参数hint只在最外层查询生效,子查询内GUC参数hint不生效。 视图定义内GUC参数hint不生效。

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  • 优化器GUC参数的Hint

    设置不在白名单中参数,参数取值不合法,或hint语法错误时,不会影响查询执行正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误报错提示。 GUC参数hint只在最外层查询生效,子查询内GUC参数hint不生效。 视图定义内GUC参数hint不生效。

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  • 优化器GUC参数的Hint

    设置不在白名单中参数,参数取值不合法,或hint语法错误时,不会影响查询执行正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误报错提示。 GUC参数hint只在最外层查询生效,子查询内GUC参数hint不生效。 视图定义内GUC参数hint不生效。

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化GUC参数Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效查询优化相关GUC参数。hint推荐使用场景可以参考各guc参数说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set(param value) 参数说明 param:表示参数名。 value:表示参数取值。 目前支持使用Hint设置生效的参数有:

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化GUC参数Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效查询优化相关GUC参数。hint推荐使用场景可以参考各guc参数说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set(param value) 参数说明 param表示参数名。 value表示参数取值。 目前支持使用Hint设置生效的参数有

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  • 优化器GUC参数的Hint

    设置不在白名单中参数,参数取值不合法,或hint语法错误时,不会影响查询执行正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误报错提示。 GUC参数hint只在最外层查询生效,子查询内GUC参数hint不生效。 视图定义内GUC参数hint不生效。

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  • 模型训练

    在ImageNet数据集上实现加速比>0.8,是行业领先水平。 衡量分布式深度学习加速性能时,主要有如下2个重要指标: 吞吐量,即单位时间内处理数据量。 收敛时间,即达到一定收敛精度所需时间。 吞吐量一般取决于服务硬件(如更多、更大FLOPS处理能力AI加速芯片,更大通信带宽等)、数据读取和缓存、数据预

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