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 特征层相加 更多内容
  • 弹性伸缩概述

    包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度弹性,主要是负责修改负载的调度容量变化。例如,HPA是典型的调度弹性组件,通过HPA可以调整应用的

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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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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 修改数据源特征

    修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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  • 升级中心特征库无法升级

    升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败,提示连接升级服务器失败,请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题,或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本,确认相应特征库已授权 云端授权版本,确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐,并且套餐状态为已部署

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  • 自定义IPS特征

    入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”,进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中,单击列表右上角“添加自定义IPS特征”,填写规则如表 添加自定义IPS特征所示。 表1 添加自定义IPS特征 参数名称 参数说明 名称 需要添加的特征名称。 命名规则如下:

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  • APP特征信息及其获取方式

    APP特征信息及其获取方式 鸿蒙平台APP特征信息基本概念 特征信息 定义 APP包名 APP包名是HarmonyOS应用程序的唯一标识符,例如:com.huaweicloud.harmony 公钥 公钥是加密算法中的公钥,用于保护数据的安全性。在APP中,公钥通常用于验证应用程

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  • 如何选中全量特征列?

    如何选中全量特征列? 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程,在特征操作界面,单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程,在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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  • 查询特征选择执行结果

    查询特征选择执行结果 功能介绍 查询特征选择执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result

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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,超参数和验证集,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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  • 创建白名单策略

    ,后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多,学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后,对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程:HSS根据应用进程特征库,自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程:您在“应用进程控制

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  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API

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  • 模型训练

    管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优,如learning rate、batch size等自动的调参策略;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时,为了满足精度需求,模型通常达到几十,甚至上百,参数规模达到百兆甚至

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 概述

    特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10,若超出限制,请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10。 父主题: 资产建模相关错误码

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 获取纵向联邦作业详情

    FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值: DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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  • 保存纵向联邦作业

    FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值: DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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  • 创建模型微调流水线

    训练epoch数 优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 lr_scheduler_type 学习率调度方法 调整学习率的方法,用于在模型训练时动态调整学习率。 target_modules LoRA微调 LoRA微调的layer名关键字。 baichuan系列:down_proj,gate_proj

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  • 数据标注

    当图片目录中所有图片都完成标注后,单击左上角“自动学习”,在弹出的对话框中单击“确定”保存标注信息。页面将进入数据标注页面,可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片,或者通过右侧的标签信息,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“自动学习”页面,单击项目名称,进入“自动学习 > 数据标注”页

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