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。

 
 

    深度学习测试集怎么用 更多内容
  • 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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    验证数据比例是指在模型训练过程中,将数据分为训练、验证测试三部分,其中验证的比例是指在训练和验证的比例中,验证所占的比例。 通常情况下,数据集会按照一定比例划分为训练、验证测试,比如常见的划分比例是60%训练、20%验证和20%测试。在这种情况下,验证的比例就是20%。

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    1 10 20 测试准确率 (%) 98.016 98.016 98.016 测试AUC 0.996 0.996 0.996 训练时长 (秒) 19 173 372 迭代轮数对模型准确率、训练时长的影响(训练轮数固定为10) 迭代次数 10 25 50 测试准确率 (%) 97

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  • 性能测试常见问题

    性能测试常见问题 压测任务执行机CPU占用率一直较高的原因? 性能测试服务测试的时候申请的带宽大小对测试的影响是什么? 为什么JMeter软件设置请求头content-type为utf-8,请求返回正常,使用性能测试服务请求返回乱码? 性能测试服务分析报告中的TPS和其他工具测试的系统处理能力是否相同?

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  • 验证中心

    从需求加载例模板,只有手工用例,没有自动化用例。 下载的例导入模板中的“部署环境”需要手动填写吗? 如何放大用例的实际结果富文本框? 例回收站不显示被删除的自动化用例吗? 编辑例页面的评论功能的作用是什么? 例附件是否支持.one格式的文件? 新建例的附件和执行例页面的附件是关联的吗?

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  • 导入和预处理训练数据集

    tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据,该数据包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset fashion_mnist

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  • 怎样测试云硬盘的性能

    以下为使用Iometer工具测试磁盘性能的一个示例: 设置工作流。 设置测试时间。 示例中测试时间为10分钟,前60秒不做计算,等待写入稳定后开始计算磁盘性能。 设置64 KB块写入,采用100%的顺序写。 查看测试结果。 Linux CentOS 6.5等较老版本的操作系统fdisk创建分

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  • 使用fio工具测试云硬盘性能,测试结果不对怎么办

    使用fio工具测试云硬盘性能测试结果不对怎么办 问题描述 根据性能测试的方法,得到的测试结果与预期不符。 排查思路 测试云硬盘性能时,云硬盘本身以及压测条件都起着重要的作用。 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序,建议您从高频率原因往低频率原因排查,从而帮助您快速找到问题的原因。

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  • JMeter工程使用

    上传JMeter脚本/ CS V/第三方jar包/安装包等出错怎么办? 应用于性能测试服务的脚本,有哪些使用建议? 性能测试服务的错误日志是怎么显示的? 全局变量功能是如何使用的? 上传第三方jar包时需要注意什么? 上传CSV文件时需要注意什么? 上传自定义安装包时需注意什么? 为什么JMeter软件设置请求头co

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  • 创建自定义测试服务类型用例

    创建自定义测试服务类型例 功能介绍 创建自定义测试服务类型例 URI POST /v1/projects/{project_id}/testcases 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目UUID,项目唯一标识,固定长度

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  • 创建纵向联邦学习作业

    种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据作为整个作业的数据,必须选择一个当前代理的数据,另一个数据可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据只含有特征,另一方的数据必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试

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  • 更新自定义测试服务类型用例

    更新自定义测试服务类型例 功能介绍 更新自定义测试服务类型例 URI PUT /v1/projects/{project_id}/testcases/{testcase_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目UUI

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  • 性能测试

    性能测试 性能测试是一种软件测试形式,通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动,它关注运行系统在特定负载下的性能,可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能,涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性,以帮助确保系统性能满足基线要

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  • 性能测试

    sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据,针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题: LIMIT OFFSET下推

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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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  • 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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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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