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。

 
 

    深度学习不分词 更多内容
  • 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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  • 华为人工智能工程师培训

    图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束,验收通过。 父主题: 人工智能

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 计费说明

    。普通场景工作量预计超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。复杂场景工作量预计超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 文本词向量

    是 迭代优化时的步长,学习率。 0.025 max_iter 是 最大迭代次数。 1 window_size 是 训练过程中的窗口大小。 5 max_sentence_length 否 最大句子长度。 1000 样例 样例数据 该数据为分词算子的输入,分词算子的输出作为文本词向量的输入。

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  • 索引定义管理

    。 分隔符分词:按照分隔符分词,结合“分词选项”使用。 分词选项 如“分词方法”选择“不分词”或“最全分词”,该参数为“涉及”,不可选。 如“分词方法”选择“普通分词”或“单字分词”,可选择涉及、全拼、简拼和全拼+简拼。 如“分词方法”选择“英文普通分词”,可选择涉及、词干化和词形还原。

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  • 功能介绍

    ,可一站式开通、部署。 稳定可靠 故障自动迁移,服务可用性达99.95%,保障业务连续。数据多副本,数据持久性99.99995%,保障数据丢失。

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  • 创建搜索服务

    。 分隔符分词:按照分隔符分词,结合“分词选项”使用。 分词选项 如“分词方法”选择“不分词”或“最全分词”,该参数为“涉及”,不可选。 如“分词方法”选择“普通分词”或“单字分词”,可选择涉及、全拼、简拼和全拼+简拼。 如“分词方法”选择“英文普通分词”,可选择涉及、词干化和词形还原。

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 问答诊断

    0个,也可以设置问题类别进行诊断。 界面显示“分词结果”、“短语匹配”、“初筛结果”、“重排序结果”、“闲聊结果”的匹配结果。 图1 问答诊断 表1 问答诊断参数说明 参数名称 参数说明 分词结果 显示用户问的分词结果,即分词后的有效词语。 短语匹配 当用户问的分词结果与知识库

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  • 设置LTS日志索引配置

    不支持将logContent字段配置到字段索引中。 涉及。 logContentSize 整型 不支持将logContentSize字段配置到字段索引中。 涉及。 logIndexSize 整型 不支持将logIndexSize字段配置到字段索引中。 涉及。 groupName 字符串 不

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  • CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION

    true:忽略图形化字符。 false(默认值):忽略图形化字符。 zhparser punctuation_ignore 分词结果是否忽略所有的标点等特殊符号(不会忽略\r和\n)。 true(默认值):忽略所有的标点等特殊符号。 false:忽略所有的标点等特殊符号。 seg_with_duality

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  • CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION

    true:忽略图形化字符。 false(默认值):忽略图形化字符。 zhparser punctuation_ignore 分词结果是否忽略所有的标点等特殊符号(不会忽略\r和\n)。 true(默认值):忽略所有的标点等特殊符号。 false:忽略所有的标点等特殊符号。 seg_with_duality

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