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predict速度 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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  • PREDICT BY

    PREDICT BY 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题: SQL语法

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  • PREDICT BY

    PREDICT BY 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题: P

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  • PREDICT BY

    PREDICT BY 功能描述 利用完成训练的模型进行推测任务。 注意事项 调用的模型名称在系统表gs_model_warehouse中可查看到。 语法格式 PREDICT BY model_name (FEATURES attribute [, attribute]...); 参数说明

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  • PREDICT BY

    PREDICT BY 功能描述 利用完成训练的模型进行推测任务。 注意事项 调用的模型名称在系统表gs_model_warehouse中可查看到。 语法格式 PREDICT BY model_name (FEATURES attribute [, attribute]...); 参数说明

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  • PREDICT BY

    PREDICT BY 功能描述 利用完成训练的模型进行推测任务。 注意事项 调用的模型名称在系统表gs_model_warehouse中可查看到。 语法格式 PREDICT BY model_name (FEATURES attribute [, attribute] +]) 参数说明

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  • PREDICT BY

    PREDICT BY 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题: SQL语法

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  • 使用模型

    orflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 执行作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 获取纵向联邦作业详情

    "CLASSIFICATION", "predict_threshold": null, "is_single_predict": null } 状态码 状态码 描述 200 获取纵向联邦作业详情成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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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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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 查询联邦学习作业列表

    job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 枚举值: SQL HFL VFL PREDICT creatorName String 创建人名称,最大值128 最小长度:0 最大长度:128

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  • 保存纵向联邦作业

    MODEL_TRAIN(模型训练) MODEL_EVALUATION(特征评估) MODEL_PREDICT(模型预测) learning_rate 否 String 纵向联邦算法学习率,最大长度16 label_dataset 否 String 标签数据集,最大长度100 label_agent

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  • 如何加快迁移速度?

    如何加快迁移速度? 需要提升您的网络速率。您可以参见Iperf的测试网络的方法?章节测试从迁移源端服务器到华为云(目的端服务器)的网络性能。如果网络速率小于500kbit/s,您需要排查以下三个方面: 如果源端服务器在数据中心,请您排查源端服务器所在网络到公网的带宽、交换设备、路

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT, VFL_PREDICT, PIR_SQL; 枚举值: VFL_TRAIN VFL_EVALUATE VFL_PREDICT datasets 否 String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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