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 多尺度特征 更多内容
  • 排序策略-离线排序模型

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 提交特征工程作业

    所有输出数据(用户物品特征特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集)的存储都路径,文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 什么是云容器引擎

    为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算(E CS /BMS)、网络(VPC/EIP/ELB)、存储(EVS/OBS/SFS)等服务,并支持GPU、NPU、ARM等异构计算架构,支持可用区(Available Zone,简称AZ)、区域(Region)容灾等技术构建高可用Kubernetes集群。

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  • 线性特征重要性

    线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights,格式是dataFrame。

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  • 创建特征工程

    绘制Mini图:选中特征列,单击图标,选择箱线图、折线图或面积图即可。支持同时选中列进行操作。有些数据类型不支持绘制Mini图,如“Text”类型,操作时请注意界面右上角的提示信息。 绘制图形:选中特征列,单击图标,选择需要展示的图形形式即可。支持同时选中列进行操作。有些数据类型不支持绘制图形,如“Text”类型,操作时请注意界面右上角的提示信息。

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  • 创建特征工程

    程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例,操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数,具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母(A~Z

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  • 查询全局特征配置

    List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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  • 查询全局特征配置

    List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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  • 功能介绍

    海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳,从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征,并结合语音特征,智能划分断句及添加标点符号,提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别中夹带英文字母、数字等,从而实现中、英文以及数字的混合识别。

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  • IAM 身份中心

    配置用户门户会话的持续时间 用户组管理 创建用户组 用户组添加/移除用户 账号权限管理 创建权限集 账号关联用户/组和权限集 启用和配置访问控制属性 为ABAC创建权限策略 身份源管理 更改身份源 自定义用户门户URL 配置外部身份提供商 因素认证 启用MFA 注册MFA设备 其他 设置委托管理员

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核-视频 内容审核 -视频有以下应用场景: 视频平台/社区:精准识别平台上的违规视频内容,帮助平台规避内容风险: 360度全方位检测:提供模态综合审核

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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务(如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景)可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 模型训练服务简介

    模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择,提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE:交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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