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 算力评测 更多内容
  • 模型训练

    层,参数规模达到百兆甚至在GB规格以上,导致对计算资源的规格要求极高,主要体现在对硬件资源的及内存、ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格,以端侧智能摄像头为例,通常端侧在1TFLOPS,内存在2GB规格左右,ROM空间在2GB左右,需要将端侧模型大小控制在百KB级别,推理时延控制在百毫秒级别。

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  • DevServer资源使用

    式 关闭和开启RoCE网卡网口 NPU Snt9B 裸金属服务器 查询 NPU Snt9B裸金属 服务器 docker网络配置方案 NPU Snt9B裸金属服务器多机批量执行命令 NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 启动/停止实例 同步裸金属服务器状态 父主题:

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  • 评测分数计算介绍

    评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重(Average)评分方案 C类均匀权重评分(Average)方案 父主题: 评测管理

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  • 方案概述

    模型智能布置:学习模型的色系、大小、风格,根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2:自研云渲染技术,实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI,使能超分场景:利用AI超分技术,可满足在线推理、Pipleline并行、算子深度优化等核

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  • 方案概述

    在管治层面缺乏有效监管与评估,缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。

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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集 创建和训练模型 使用模型

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  • 内置评测指标说明

    内置评测指标说明 简介 减速度(Deceleration)检测 急转向(Steering)检测 急刹(Emergency Braking)检测 加速度变化率(Jerk)检测 平稳起步(Gentle Start)检测 平顺性(Ride Comfort)检测 乘员舒适性(Driving

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  • 功能介绍

    可在组织内共享数据集。 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、数据集利用云端进行自动学习,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。 图12 新建工程

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  • 算法备案公示

    备案编号 网信备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动

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  • 什么是ModelArts

    I全流程生命周期管理。 ModelArts Lite:包含弹性裸金属和弹性集群2种模式,适用于已经自建 AI开发平台 ,仅有需求的用户,提供高性价比的AI,并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。 弹性裸金属DevServer:面向云主机资源型用户,基于裸金属服务器进行封装,可以通过弹性公网IP进行访问操作。

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  • 内置评测配置

    \”特殊字符,不得超过255个字符。 评测类型:选择“内置评测配置”。 评测模式:选择“实时评测”和“延时评测”。详情请参考实时评测和延时评测介绍。 以上信息填写无误后,单击“确认”。仿真评测创建成功。 查看内置评测配置详情 评测类型为内置评测配置时,项目详情包含评测基本信息和自定义评测配置两部分。 图2 内置评测配置详情

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  • 评测列表

    评测列表 在评测列表,还可以进行以下操作: 表1 评测列表相关操作 任务 操作步骤 搜索评测 在搜索框中输入关键字搜索相关评测。支持通过评测名称和评测ID搜索。 查看评测详情 单击评测名称,页面跳转至评测详情页。 编辑评测 单击操作栏中的“编辑”,可编辑评测的信息。 说明: 当内

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  • 步骤三:创建评测

    步骤三:创建评测 Octopus支持自定义内置评测配置和自定义评测镜像,并根据评测指标或评测镜像对仿真算法开展评测。 本节以创建内置评测配置为例。 创建内置评测配置 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”,填写基本信息。 评测名称:只能包含数字、英文、中

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  • 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的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 什么是云容器引擎

    性进行维护,并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户,期望通过容器集群管理应用,获得灵活弹性的资源,简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集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,将理想数据集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: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 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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  • 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的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 自定义评测镜像

    \”特殊字符,不得超过255个字符。 评测类型:选择“自定义评测镜像”。 评测镜像:选择在镜像仓库中创建好的评测镜像。 评测模式:选择“实时评测”和“延时评测”。详情请参考实时评测和延时评测介绍。 以上信息填写无误后,单击“确认”。仿真评测创建成功。 查看自定义评测镜像详情 评测类型为自定义评测镜像时,项目详情包含评测基本信息和评测镜像两部分。

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  • 什么是OptVerse

    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的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application Programming

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  • 自定义评测镜像制作

    真结束,将结束时的这帧的评测结果作为最终的评测结果,通过EVA_PATH环境变量获取评测pb路径,将评测结果写入到评测pb文件中。 写成评测pb文件后,自定义实时评测镜像的工作就完成了。仿真平台的控制程序,会主动将自定义评测结果和内置评测结果融合后的评测pb文件上传到对象存储中,前端可通过下载pb文件进行解析。

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