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+程序+ai 更多内容
  • 什么是企业主机安全?

    可视化的管理平台,便于您集中下发配置信息,查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎,深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务,并转发给安装在 服务器 上的Agent。 接收Ag

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  • 功能介绍

    一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向典型业务场景与应用需求,可提供遥感影像在线智能解译能力,包括遥感影像的单景解译

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  • 方案概述

    户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计. 软装自动布置:一键完成空间的柜体布置、铺砖布置,适配户型,根据户型特点进行合理布置 图3 智能布置1 图4 智能布置2 AI空间布置 AI空间算法:AI识别空间大小、

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  • 试用激活工具

    试用激活工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法,通过模拟并增强人与计算机的交互过程,实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台,一站式获取RPA+AI+小程序能力,助力客户打通数字化转型最后一公里。更多详情请进入工具的基本信息页面查看。

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  • 约束与限制

    1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术,用于加速各种计算任务,特别是深度学习任务。在使用NVIDIA GPU进行深度学习时,通常需要安装CUDA和cuDNN。请使用配套关系的基础镜像,参考镜像地址:https://hub.docker

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  • ModelArts中常用概念

    t、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow

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  • 附录

    服务,可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理,您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用,以及方便的管理和维护。 volcano插件:Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据

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  • 创建和训练模型

    metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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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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  • Standard自动学习

    Standard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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  • Kubeflow部署

    0版本已经发布,包含开发、构建、训练、部署四个环节,可全面支持企业用户的机器学习深度学习完整使用过程。 如下图所示: 通过Kubeflow 1.0,用户可以使用Jupyter开发模型,然后使用fairing(SDK)等工具构建容器,并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后,用户还可以使

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  • WAF.service

    service 模型说明 Web应用防火墙 (WAF)对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,阻挡诸如 SQL注入或跨站脚本等常见攻击,避免这些攻击影响Web应用程序的可用性、安全性或消耗过度的资源,降低数据被篡改、失窃的风险。 模型属性 表1 模型定义属性说明

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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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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 子程序

    程序 存储在数据库中的存储过程、函数、操作符和高级包等。当在数据库上建立好后,可以在其他程序中调用它们。 父主题: 声明语法

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    程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后,可以在其他程序中调用它们。 父主题: 声明语法

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  • 构建程序

    构建程序 本案例提供了实现告警日志功能的程序包,使用空白模板创建函数,用户可以下载(index.zip)学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数,将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数,运行时语言选择“Python2.7”,委托名称选择创建委托中的“serverless_trust”。

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  • 构建程序

    构建程序 前提条件 (1)函数中的IP地址为LTS的接入点,获取接入点IP方法如下: 登录云日志服务 LTS控制台,在左侧导航栏选择“主机管理”; 在“主机管理”页右上方,单击“安装ICAgent”; 图1 安装ICAgent 在弹出的“安装ICAgent”窗口中获取接入点IP。

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