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。

 
 

    开源 深度学习模型 更多内容
  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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?

    自动学习生成的模型,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,其生成的模型,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。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1

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  • 附录

    便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 SSL证书 SCM:是华为联合全球知名数字证书服务机构,为您提

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  • 背景信息

    Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中,并发布上架给其他用户使用。AI

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  • 华为云职业认证类别介绍

    的能力。 HCIA-AI 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、华为昇腾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

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  • 模型开发简介

    Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业,请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南,请参考自动模型优化(AutoSearch)。

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  • 方案概述

    AI空间布置 AI空间算法:AI识别空间大小、动线、风水等维度参数,做到空间合理分区、科学布置; 模型智能布置:学习模型的色系、大小、风格,根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2:自研云渲染技术,实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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  • 大数据分析

    游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。

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  • 产品概述

    数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的 区块链

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  • 准备工作

    Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    主流开源模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型

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  • IoTDB开源增强特性

    IoTDB开源增强特性 IoTDB开源增强特性:可视化 可视化运维,包含安装、卸载、一键启动和停止、配置、客户端、监控、告警、健康检查、日志。 可视化权限管理,无需后台命令行操作,支持库表级别读写权限控制。 日志级别的可视化配置动态生效、可视化下载、可视化检索、审计日志等功能。 IoTDB开源增强特性:安全加固

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  • Spark开源命令支持说明

    Spark开源命令支持说明 本章节介绍了目前 DLI 开源的Spark SQL语法的支持情况。详细的语法、参数说明,示例等信息请参考Spark官方文档。 表1 DLI Spark开源命令支持说明 功能描述 语法示例 DLI Spark 2.4.5 DLI Spark 3.3.1 创建数据库

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  • 开源镜像站(Mirrors)

    使用Mirrors中的开源镜像

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  • 开源组件Web站点

    开源组件Web站点 场景介绍 MRS 集群默认在集群的Master节点或Core节点创建并托管了不同组件的Web站点,用户可以通过这些Web站点查看组件相关信息。 访问开源组件Web站点步骤: 配置访问方式。 MRS提供如下访问开源组件Web站点的方式: 通过弹性公网IP访问:推荐

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  • 方案概述

    驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI,到今天人人谈论的大模型,自动驾驶,我们看到AI模型的参数及

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  • 方案概述

    驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI,到今天人人谈论的大模型,自动驾驶,我们看到AI模型的参数及

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 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、M

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    DIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个

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  • 套餐包

    用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包和购买时选定的区域绑定,套餐包

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