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ai做诗 更多内容
  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • ModelArts

    Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师:AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 什么是ModelArts

    流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;面向AI初学者,不

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • AIContext

    在使用异步调用模型管家Process接口时,用于保存process上下文,AIContext中保存string类型键值对。该数据类型在ai_types.h中定义。class AIContext { public: /* * @brief 获取参数 * @param [in] key 参数对应的key *

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  • HIAILog

    HiAI的日志类。该类在log.h中定义。

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  • AI模型

    AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型,目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据,对盘古药物分子大模型进行微调,进行属性预测和迭代活性优化,实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据,对盘古药物分子大模型进行增量预训练,提升化合物表征精度。

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  • WAIT

    法小节的详细描述。 表1 WAIT_EVENTS字段 名称 类型 描述 nodename text 数据库进程名称。 type text event类型。 event text event名称。 wait bigint 等待次数。 failed_wait bigint 失败的等待次数。

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  • EXPLAIN

    customer_address; --修改explain_perf_mode为normal openGauss=# SET explain_perf_mode=normal; --显示表简单查询的执行计划。 openGauss=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds

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  • WAIT

    event名称。 wait bigint 等待次数。 failed_wait bigint 失败的等待次数。 total_wait_time bigint 总等待时间(单位:微秒)。 avg_wait_time bigint 平均等待时间(单位:微秒)。 max_wait_time bigint

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  • EXPLAIN

    customer_address; --修改explain_perf_mode为normal。 gaussdb=# SET explain_perf_mode=normal; --显示表简单查询的执行计划。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;

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  • EXPLAIN

    customer_address; --修改explain_perf_mode为normal gaussdb=# SET explain_perf_mode=normal; --显示表简单查询的执行计划。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;

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  • WAIT

    event名称。 wait bigint 等待次数。 failed_wait bigint 失败的等待次数。 total_wait_time bigint 总等待时间(单位:微秒)。 avg_wait_time bigint 平均等待时间(单位:微秒)。 max_wait_time bigint

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  • wait

    wait wait连接器用于在工作流中,创建任何需要持续时间暂停的流。工作流暂停后,当满足恢复条件时,将重新恢复流并继续执行。wait连接器有“创建webhook”和“等待webhook调用”两个执行动作,这两个执行动作配合使用才能完成工作流的暂停与恢复。 连接参数 wait连接器无需认证,无连接参数。

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