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ssd 预测过程 更多内容
  • 联邦预测作业

    联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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  • ADMET属性预测接口

    ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 最新动态

    计算节点管理 2021年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦预测 新增支持联邦预测作业。联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 公测 联邦预测作业 2 联邦分析新增union all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union

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  • 方案概述

    、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts,用于机器学习模型训练,预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数,进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务

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  • 什么是医疗智能体

    华为特有的高性能云计算,多样性算力,大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。

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  • 预测性维护功能

    预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”,进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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  • 查看预测外呼

    查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务,并启动任务。 座席处于空闲态,预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心,输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果,可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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  • 时间序列预测

    时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

    使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 模型训练

    模型训练 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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  • 模型训练

    模型训练 完成预测分析数据标注后,可进行模型的训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在自动学习页面,单击创建成功的项目名称,进入“数据标注”页面,完成“标签列”和“标签列数据类型”的选择。 在“数据标注”页面下方,单击“训练”,在弹出的

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  • 自动学习

    户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发

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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 预置预测分析模式

    该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据,预测结果以“JSON”格式返回。示例如下: 页面预测 在服务详情的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后,您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址,预测步骤如下: 选择“He

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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    注算法开发过程,直接使用预置算法对已有数据进行训练,并快速部署为服务。时序预测可针对时间序列数据进行预测。 本案例提供了一个访问流量预测的样例,帮助您快速熟悉使用ModelArts AI Gallery算法训练的过程。此样例针对问流量数据cdn.csv,利用lstm预测得到接下来一个时间段内的结果。

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  • 极速型SSD V2(公测)

    极速型SSD V2(公测) 极速型SSD V2具备超高IOPS、超高吞吐量和超低时延等多维度的超高性能。 极速型SSD V2在保持存储容量大小不变的情况下,您可以结合实际业务的需求量,灵活配置云盘的IOPS,从而实现云盘容量与性能解耦。 极速型SSD V2云硬盘正在公测中,当前仅

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