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。

 
 

    深度学习按学习形态划分 更多内容
  • 形态变更

    形态变更 扩容 缩容 变更规格 父主题: Logstash

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  • 免费体验自动学习

    Arts推出了限时免费的计算规格,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,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

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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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  • 形态变更

    形态变更 形态变更概述 扩容 变更规格 缩容集群节点数量 缩容指定节点 替换指定节点 添加Master/Client节点 更改安全模式 切换可用区 父主题: Elasticsearch

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 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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  • 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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  • 区块划分

    区块划分 划分区块可以降低数据量大的情况下对机器内存的要求,并能提高空三照片入网率。一个区块内可以划分多个子区块,这样的目的是平差阶段可以分布式进行提高平差效率;一般将5000-10000张照片划分为一个子区块。 操作步骤 在实景三维操作台中,左侧导航栏中选择“数据管理>未空三的

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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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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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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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  • 形态变更概述

    形态变更概述 CSS 集群支持形态变更,包括集群扩容、集群规格变更、集群缩容等。当创建的集群规格不能满足业务需求时,可以通过形态变更,提高集群的使用效率,降低运维成本。 扩容 当集群数据节点(ess)的写入与查询压力大、响应时间过长时,可以通过扩容数据节点的“节点存储容量”保证数据

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 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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  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 形态变更概述

    形态变更概述 CS S集群支持形态变更,包括集群扩容、集群规格变更、集群缩容等。当创建的集群规格不能满足业务需求时,可以通过形态变更,提高集群的使用效率,降低运维成本。 扩容 当集群数据节点(ess)的写入与查询压力大、响应时间过长时,可以通过扩容数据节点的“节点存储容量”保证数据

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  • 集群形态变更

    集群形态变更 形态变更概述 扩容 变更规格 缩容集群节点数量 缩容指定节点 替换指定节点 添加Master/Client节点 更改安全模式 切换可用区 父主题: OpenSearch

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  • 基本概念

    型推理、结果输出等;模型是人工智能算法经由大数据训练而成,负责技能运行中关键场景的推理。 应用场景划分,技能可应用于:智能园区、智慧家庭、智能车载、智能商超和其他等场景。 不同的设备划分,技能分为2种,一种是适用于Ascend芯片的技能,另一种是适用于海思35XX系列芯片的技能。

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  • 问答模型训练(可选)

    为了让 问答机器人 更加智能,回答更加准确,您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试,在匹配问题的返回结果中,相似度得分进行倒序排序,正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标,数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。

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  • 什么是ModelArts

    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,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI应用;面向AI工程师,提供多种开发环境,多种操作流程和模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。 产品形态 ModelArts的产品形态包含以下几种: ModelArts

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