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 是逐层学习吗 更多内容
  • 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集 创建和训练模型 使用模型

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  • 免费体验自动学习

    生费用,针对“模型训练”和“部署上线”步骤,不管训练还是部署,都需要使用计算资源,需要根据您选择的资源进行计费。当前,ModelArts推出了限时免费的计算规格,让您 免费体验 自动学习功能。 图1 自动学习提供的免费规格 自动学习训练免费规格资源不包含OBS存储资源费用。存储在O

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 新建联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name String 作业名称。名

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  • 删除联邦学习作业

    String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 job_id String 任务id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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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

    选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段标签。 训练时需勾选使用的特征选项,勾选后可以跳过特征分箱,直接进行训练。 分箱方式包括等频分箱和等距分箱。等频分箱指经过计算使得每个分箱区间包含大致相等的实例数量;等距分箱指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至

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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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  • 产品优势

    海量IP黑名单库,精准有效;七过滤的手术刀式清洗机制,动态流量基线智能学习。 秒级响应 先进的包检测机制,各类攻击威胁秒级响应;强大的清洗设备性能,极低的清洗时延。 自动开启 本服务在购买EIP时自动开启防护,无需采购昂贵清洗设备,无需安装。 免费使用 本服务免费服务,使用时不需要

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 保存横向联邦学习作业

    hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL,MODEL_ARTS 枚举值: LOCAL MODEL_ARTS host_agent_id String 发起方agent id,最大长度32 最小长度:0 最大长度:32 host_agent_name String

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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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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 执行作业

    参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一。取值范围为1~10的整数。

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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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  • 微认证课程学习常见问题

    微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料? 微认证课程学习的形式是什么样的? 在哪里可以进行课程学习? 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书? 父主题: 华为云微认证

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  • 排序策略-离线排序模型

    每阶特征交互所选择的group数量,数量需对应最大交互阶数。默认10,60,80。 特征交互惩罚项系数 特征交互输出值的惩罚项系数,用来防止过拟合。默认0.0001,0.0001,0.0001。 神经网络结构 神经网络的层数与每一的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 自动学习为什么训练失败?

    自动学习为什么训练失败? 当自动学习项目训练失败时,请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心,检查是否欠费。 ,建议您参考华为云账户充值,为您的账号充值。 否,执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求: 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊

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  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合的学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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