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 多通道卷积 更多内容
  • 创建通道

    创建通道 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 根据stream_type选取方法,参照创建通道配置方法中的参数值。 stream_type=“” #无转储通道 配置createstream_sample.py中Dump_switch方法参数值。 stream_type=“FILE”

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  • 创建通道

    创建通道 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例,实例名称为dic。 使用DIS SDK创建DIS通道,需要指定通道名称、通道的分片数量以及通道类型。 其中,普通通道为“STREAM_TYPE_COMMON”,高级通道为“STREAM_TYPE_ADVANCED”。

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  • 删除通道

    删除通道 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例,实例名称为dic。 使用DIS SDK删除指定的DIS通道。 1 2 3 4 //待删除的通道名称 String streamName = "myStream"; DeleteStreamRequest deleteStreamRequest

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  • 通道管理

    通道管理 修改通道名称 查询通道列表 查询通道详情

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  • 事件通道

    。 创建自定义事件通道 登录事件网格控制台。 在左侧导航栏选择“事件通道”,进入“事件通道”页面。 单击“创建事件通道”,弹出“创建事件通道”对话框。 输入事件通道名称和描述信息,单击“确定”,完成自定义事件通道的创建。 事件通道创建成功后,在“自定义事件通道”区域查看创建的自定义事件通道。

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  • 通道管理

    通道管理 通道为组织节点提供通信渠道。通过通道管理功能您可以创建通道或为已有通道添加组织节点等。 创建通道 登录 区块链 服务管理控制台。 在页面左侧选择“通道管理”。单击页面右上角“创建通道”。 创建通道个数上限:专业版2个、企业版4个、铂金版10个。 被邀请方创建的实例不支持创建通道。

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  • 创建通道

    V2三种通道类型。 MQTT通道界面如下图所示,参数详情见“MQTT类型通道”,单击“确认”创建。 IoTDB通道界面如下图所示,参数详情见“IoTDB类型通道”,单击“确认”创建。 InfluxDB V2通道界面如下图所示,参数详情见“InfluxDB V2类型通道”,单击“确认”创建。

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 开通DIS通道

    本示例中,作业分析结果的输出类型为DIS。在创建作业前您需确保DIS通道已开通成功,开通方法请参见开通DIS通道。

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  • 负载通道

    创建负载通道 进入API中心服务页面。 在左侧导航栏选择“API网关代理 > API策略”。 单击“负载通道”页签,进入到负载通道列表页面。 单击“创建负载通道”,配置基本信息。 表1 基本信息配置 信息项 描述 通道名称 自定义负载通道名称,用于识别不同的负载通道。 端口 负

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  • 更新通道信息

    更新通道信息 功能介绍 本接口用于更新指定通道通道信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/streams/{stream_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。

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  • 开通DIS通道

    开通DIS通道 开通 数据接入服务 的请参见《数据接入服务用户指南》中的“开通DIS通道”。具体操作请参见开通DIS通道

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  • 查询通道详情

    查询通道详情 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下: 1 streamname="dis-test1" #已存在的通道名 配置好以上参数后,执行describeStream_sample.py文件默认调用describeStream_test方法。

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  • 开通DIS通道

    开通DIS通道 本示例中,作业分析结果的输出类型为DIS,用户可以通过对接DIS的API将事件结果传到用户本地。在创建作业前您需确保DIS通道已开通成功,开通方法请参见开通DIS通道。 父主题: 使用云上入侵检测算法

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