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 集显显示 更多内容
  • 深度学习模型预测

    可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据作为流的输入,通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型,可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE

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  • 深度学习模型预测

    可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据作为流的输入,通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型,可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE

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  • 头显一直显示“等待连接中”

    一直显示“等待连接中” 排查思路 检查头是否连接到平台并获取可连接GPU 服务器 的EIP。 检查 云服务器 安全组是否放通对应端口。 操作步骤 在头连接的时候,检查云服务器列表页的云服务器是否状态为正常,如图1所示。 如果云服务器状态由“闲置”变为“正常”,表示头已连接至VR云渲游平台,请直接跳转至2。

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  • 功能介绍

    支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据版本管理,特别是深度学习的大数据,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。 多场景部署 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

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据 创建和训练模型 使用模型

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据进行学习,训练生成新的数据的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据的特征数据不够理想,而此数据的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据和目标数据导入系统,详细操作请参见数据。 创建迁移数据

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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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  • IAM 身份中心

    理、权限管理、账号分配管理、用户管理等操作。 API文档 创建用户 创建用户组 添加系统身份策略 添加自定义身份策略 绑定用户和组 02 入门 带您快速上手使用IAM身份中心,了解IAM身份中心在典型场景下的操作方法。 入门指导 创建用户和权限 账号关联用户和权限 用户登录并访问资源

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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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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  • 显示

    action.zoomReset 显示资源管理器 Ctrl+Shift+E Alt+1 workbench.view.explorer 显示搜索 Ctrl+Shift+F Ctrl+Shift+F omnisearch.open.file 显示源代码控制 Ctrl+Shift+G

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  • 功能介绍

    据集中不同类别样本的分布情况,判断样本集的分布平衡性,并可在组织内共享数据。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开发;支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化,提高模型训练效率和精度。

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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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  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据进行特征处理。 在旧版

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  • 创建项目

    对项目的简要描述。 “数据” 可在右侧下拉框选择已有数据,或单击“创建数据”前往新建数据。 已有数据:在“数据”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据供选择。 创建数据:前往创建数据页面创建一个新的数据。具体可参考如何创建数据。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 创建项目

    可在右侧下拉框选择已有数据,或单击“创建数据”前往新建数据。 已有数据:在“数据”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据供选择。 创建数据:前往创建数据页面创建一个新的数据。具体可参考如何创建数据。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “

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  • 创建项目

    可在右侧下拉框选择已有数据,或单击“创建数据”前往新建数据。 已有数据:在“数据”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据供选择。 创建数据:前往创建数据页面创建一个新的数据。具体可参考如何创建数据。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “

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  • 创建纵向联邦学习作业

    种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据作为整个作业的数据,必须选择一个当前代理的数据,另一个数据可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据只含有特征,另一方的数据必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试

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  • 创建项目

    对项目的简要描述。 “数据” 可在右侧下拉框选择已有数据,或单击“创建数据”前往新建数据。 已有数据:在“数据”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据供选择。 创建数据:前往创建数据页面创建一个新的数据。具体可参考如何创建数据。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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