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。

 
 

    深度学习表格分类 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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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称:自定义您的项目名称。 描述:自定义描述您的项目详情,例如垃圾分类。 数据集

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称:自定义您的项目名称。 描述:自定义描述您的项目详情,例如垃圾分类。 数据集

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 创建图像分类项目

    创建图像分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。

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  • 创建文本分类项目

    创建文本分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。

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  • 创建声音分类项目

    创建声音分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。

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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 表格

    表格 表格是一个组合组件,是由表格和分页两部分组成。用于展示单表或多表关联数据。 在表单开发页面,从看板的“图表组件”中拖拽“表格”组件至表单设计区域,分为表格和分页上下两部分。如图1。 图1 表格 表格 基础设置 表格名称:当前表格组件的名称。 数据范围:设置表格中需展示的表单

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  • 表格

    表格 表格图 交叉表 热力图 父主题: 仪表板可视化控件

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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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  • 表格

    场景示例:以某店销售产品报表为示例。 创建表格表格字段显示:产品名称、销售价格),创建柱状图(显示字段:产品名称、销售价格)。 图2 联动图表 单击表格>交互>高级 > 联动,弹出图标联动配置页面。选择过滤绑定的字段,在选择关联的图表。 图3 关联图标设置 设置好表格参数后,单击页面右上角的保存,再单击预览,进入预览页面。

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  • 创建物体检测项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中,

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  • 准备数据

    准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 父主题: 自动学习(旧版)

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  • 创建预测分析项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中。

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  • 表格

    表格 表格是一个组合组件,是由表格和分页两部分组成。用于展示单表或多表关联数据。 在表单开发页面,从管理视图的“图表组件”中拖拽“表格”组件至表单设计区域,分为表格和分页上下两部分。如图1。 图1 表格 表格 基础设置 表格名称:当前表格组件的名称。 数据范围:设置表格中需展示的

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  • 表格

    switch开关 开/关 关 √ 5 表格高度 手动设置表格高度 数字选择器 - - √ 6 表格最大高度 限制表格的最大高度 数字选择器 - - √ 7 默认排序 设置字段,通过写一个Object,根据对象定位表格 input输入框 - - √ 8 测试数据 提供表格的测试数据 代码编辑器 -

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