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 调参 代码 更多内容
  • 计费说明

    200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景,提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型优、算法优等服务,每套折合10人天投入工作量; 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付,

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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  • 创建工程

    描述信息,支持单击图标,编辑描述信息。 对训练任务的训练报告进行对比,输出训练任务在不同超下的评估指标,同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明: 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他模型训练工程、联邦学习工程、训练服务或超优化服务详情界面。 Web IDE环境资源配置与管理,包括创建环境、暂停运行中

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  • Code代码连接器怎么使用数组作为函数入参?

    数组。 Code代码(简易版) 进行流编排时,在“Code代码(简易版)”连接器的执行动作中,在“代码配置”下方,单击“更新配置”,如图3所示。 图3 更新配置 在“更新配置”页面,更新数组函数,如图4所示,完成后单击“保存”。 图4 更新数组函数 在“代码”的body下输入或动态引用数组。

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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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  • 产品优势

    需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的优参数。同时提供可视化智能优界面。 学习成本高,需要了解上百个优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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)是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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  • 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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  • 产品术语

    模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中,鸢尾花种类就是标签列。 C 超 模型外部的参数,必须用户手动配置和调整,可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA25

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  • 分布式调测适配及代码示例

    分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CPU分布式和GPU分布式,将代码中的分布式改造点注释掉后即可进行单节点单卡训练。 训练代码中包含三部分入,分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入,无需自行定义。数据相关参数

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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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  • 模型训练

    标。 优化方法 超优化方法: smac bayesian random grid 超名称 超名称,可根据算法自定义设置。 超类型 超的类型,请根据实际情况选择超类型。 超范围 超的取值区间,请根据实际需要设置超最小值和最大值。 使用多进程 超优化过程是否启动多进程,默认开启。

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  • 模型训练

    SDK文档”查看。 当前代码已预置运行超,可使用默认值。 超优化 训练任务执行的过程中可以同步进行超优化。 勾选“运行超”后的“超优化”复选框,可配置运行超的参数类型、起始值、终止值、优化方法、优化目标和终止条件。训练完成后,可以单击查看优化报告,得到运行超不同取值下的模型

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  • 创建超参优化服务

    创建超优化服务 超优化服务可以对已创建好的模型训练工程进行超优,通过训练结果对比,选择一组最优超组合。并不是所有的训练工程都可以创建超优化服务。创建超优化服务对已创建的训练工程要求如下: 训练工程是可以成功执行训练任务的 训练工程中超是通过SDK(softcomai

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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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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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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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  • ModelArts

    专属资源池训练上云实践 资源选择推荐 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 06 AI全流程 面向熟悉代码编写和测,熟悉常见AI引擎的开发者,ModelArts不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程(即AI全流程开发),帮助您高效、快速的构建一个可用模型。

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  • 5G消息 Message over 5G

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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