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 自动编程 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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  • 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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  • 自动学习

    化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题:

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  • 自动学习

    自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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、自动调参、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(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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、自动调参、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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  • 免费体验自动学习

    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OBS的数据,按您使用的OBS规格进行计费。 免费规格声明(模型训练) 自动学习训练免费规格用于使用体验,训练作业会在1小时后自动停止(不包括模型发布时间),因此建议设置最大训练时长为1小时。

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍华为EI服务,ModelArts平台及实验 Python编程基础 介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系,线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识,深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来,并详细介绍华为云EI企业智能

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  • 编程实例

    本实例实现如下功能:创建一个用于Trace测试的任务。设置事件掩码。启动trace。停止trace。格式化输出trace数据。前提条件:在menuconfig菜单中完成Trace模块的配置。代码实现如下:编译运行得到的结果为:两段数据分别为任务信息和事件信息。任务信息:任务id, 任务优先级, 任务名称。事件信息:发生时间、事件类型、在哪

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  • 编程实例

    本实例实现了在Huawei LiteOS上运行C++的代码。编写C++代码。在运行C++代码之前,先在app_init函数里以NO_SCATTER参数调用LOS_CppSystemInit初始化C++构造函数。在LOS_CppSystemInit之后调用编写好的C++代码。前提条件:通过make menuconfig使能C++支持。C++

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  • 编程实例

    前提条件:在menuconfig菜单中完成动态内存的配置。本实例执行以下步骤:初始化一个动态内存池。从动态内存池中申请一个内存块。在内存块中存放一个数据。打印出内存块中的数据。释放该内存块。输出结果如下:sample_mem.c

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  • 编程实例

    本实例实现如下功能:创建中断。设置中断亲和性。使能中断。触发中断。屏蔽中断。删除中断。前提条件:menuconfig菜单中配置中断使用最大数、配置可设置的中断优先级个数。代码实现如下:sample_hwi.c

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  • 编程实例

    本实例实现如下功能:测试任务Example_TaskEntry创建一个信号量,锁任务调度,创建两个任务Example_SemTask1、Example_SemTask2,Example_SemTask2优先级高于Example_SemTask1,两个任务中申请同一信号量,解锁任务调度后两任务阻塞,测试任务Example_TaskEntry

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  • 编程实例

    本实例实现如下流程。任务Example_TaskEntry创建一个互斥锁,锁任务调度,创建两个任务Example_MutexTask1、Example_MutexTask2。Example_MutexTask2优先级高于Example_MutexTask1,解锁任务调度,然后Example_TaskEntry任务休眠300Tick。Exa

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  • 编程实例

    本实例实现如下流程。任务Example_TaskEntry初始化自旋锁,创建两个任务Example_SpinTask1、Example_SpinTask2,分别运行于两个核。Example_SpinTask1、Example_SpinTask2中均执行申请自旋锁的操作,同时为了模拟实际操作,在持有自旋锁后进行延迟操作,最后释放自旋锁。30

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  • 编程实例

    本实例实现如下功能:初始化双向链表。增加节点。删除节点。测试操作是否成功。代码实现如下:编译运行得到的结果为:

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