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 池化 更多内容
  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 什么是图像识别

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,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,打造智能业务系统,提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 按需付费使用

    按需付费使用 ModelArts的资源包括公共资源和专属资源,在使用时,您可根据业务需要自行选择。 ModelArts提供的公共资源是按需计费的资源,如果您选择公共资源,则默认您的资源是按需计费的。 ModelArts提供的专属资源支持按需计费和包年包月计费两种,具体

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 专属分布式存储服务 DSS

    储池中创建磁盘。创建的磁盘需挂载至 云服务器 ,并且进行初始(格式),才可以正常使用。 步骤一:申请存储 申请存储 步骤二:创建磁盘 创建磁盘 步骤三:挂载磁盘 挂载非共享磁盘 挂载共享磁盘 步骤四:初始数据盘 初始数据盘简介 磁盘分区形式介绍 磁盘分区操作指导 05 API

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  • ModelArts资源简介

    专属资源:提供独享的计算资源,可用于Workflow、自动学习、开发环境、训练作业、部署模型。专属资源不与其他用户共享,更加高效。如果您想要拥有专属于自己的资源,可以在ModelArts控制台中创建自己的专属资源,具体可参见购买专属资源。 使用说明 ModelArts在

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 排序策略-离线排序模型

    叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则系数 隐向量层使用的L2正则系数,作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则系数 wide层使用的L2正则系数,作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。

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  • 创建Notebook实例

    “资源类型” 支持公共资源和专属资源。 “公共资源”无需单独购买,即开即用,按需付费,即按您的Notebook实例运行时长进行收费。 “专属资源”按实际情况选择已创建的专属资源。如果没有专属资源,需要单独购买并创建。 说明: 如果您购买的专属是单节点的Tnt004规格:GPU:

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,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的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 模型开发简介

    模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能,方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据,选择不同规格的资源用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外,ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法,您可以不关注模型开发,直接使用AI Ga

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,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的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 大数据分析

    时中标,并通过自动确保系统迅速响应竞价,广告推广商必须能够根据业务压力灵活快速并且成本可控地增加容量。 竞享实例的应用 客户使用包周期实例作为常规容量提供服务,在业务高峰时,得益于竞享实例低成本及快速扩缩容特性,竞享实例为系统提供可变容量以应对流量洪峰。自动是这项业务的关键,

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  • 横向联邦训练作业对接MA

    注册MA资源 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“基本信息”,打开基本信息页面。 在“基本信息”页面,输入创建MA Lite资源纳管的CCE集群ID,单击“注册”。 图1 注册ma资源 创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业

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  • 什么是内容审核

    Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过调用API获取推理结果,帮助用户打造智能业务系统,提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ,利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本

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  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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