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。

 
 

    深度学习 承载力评估 更多内容
  • 评估模型

    请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准

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  • 评估模型

    用,并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“交并比”、“精准率”、

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  • 评估模型

    请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准

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  • 节能评估

    年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】,进入设置页面。 此设置不对用户开放,输入厂家密码后,才会显示该设置入口。 图3 节能评估 创建评估期 单击【新增】,选择时间,创建节能评估期。当前评估期发布后,才能再次【新增】创建新的评估期。 图4 创建节能评估评估期设置 单击【

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  • 重新评估

    重新评估 前提条件 “项目状态”为“进行中 待确认目标数据库”。 被冻结的账号,不能使用该功能。 Microsoft SQL Server为源库不支持该功能。 操作场景 将对当前评估任务进行重新评估,包括动态SQL评估、工作量评估、对象转换统计、不兼容语法的TOP、系统对象。 操作步骤

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  • 评估模型

    训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型,在“应用开发>评估模型”页面,查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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  • 迁移评估

    迁移评估 数据库迁移上云前需要进行充分地评估和验证。 根据待迁移数据的现状和未来业务规模,分类进行评估和准备,详细信息如表1所示。 表1 迁移前评估和准备 评估项 说明 迁移数据量与DDM、RDS的实例规格 关于源数据库数据拆分,建议采用先垂直拆分,后水平拆分的方式。 对于源My

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  • 集群评估

    ProxyMode:集群Proxy模式,字符串类型 ELB:是否依赖ELB,布尔型 } 上述文件中每个字段的评估规则如下: 表1 评估规则 字段 评估规则 Kubernetes版本 如果是1.21以下版本,推荐U CS 集群主要发行版本(例如1.21,随着时间发展会发生变化

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  • AI开发基本流程介绍

    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 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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  • 评估应用

    如果识别结果正确,可对模板作进一步评估,详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片,在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。 首先在“应用开发>评估”页面右侧选择与待评估模板对应的原模板,然后选择本地上传测试图片或者上传在线图片,评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“

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  • 评估模型

    训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型,在“应用开发>评估模型”页面,查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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  • 评估模型

    训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括

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  • 评估模型

    并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“精准率”、“召回

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  • 规格评估

    规格评估 如何查看评估失败原因? 为什么不能手动选择主机规格和磁盘类型? 主机评估失败,没有匹配合适的规格,如何处理? 评估镜像失败,该规格不支持Windows镜像,如何处理? 支持规格评估的数据库类型 主机评估策略推荐逻辑说明

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  • 增量评估

    差异化分析完成后,单击“操作 > 更多 > 增量评估”。 增量评估完成后,会刷新项目的具体信息。项目的具体信息,请参见查看数据库评估结果。 父主题: 数据库评估项目管理

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  • 评估项目

    系? 改造点统计是什么,怎么统计的? 评估项目出现对象收集错误并显示“Closed Connection” 评估项目停止并报错ErrorCode=4036 评估项目停止并报错ErrorCode=17002 评估任务连接成功,但预检查失败 采集对源数据库的影响

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  • 迁移评估

    迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节,是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程,可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移,建议填写附录中的推理业务迁移评估表,并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估,以确保迁移项目能顺利实施。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    的“发起评估”,可对该模型发起一次评估作业,用于评估该模型在非训练数据集上的表现。 评估作业需要选择和训练数据集数据结构相同的两方数据集,以保证评估的正常进行。 模型评估指标包括准确率/AUC/KS/F1/召回率/精确率,取值范围均在0~1之间。AUC和F1作为综合评估指标,值越大说明训练出的模型越好。

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  • 迁移学习

    dataframe”下SX和TX的值。 单击图标,运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移,可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明,如表4所示。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 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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