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。

 
 

    深度学习常用的模型 更多内容
  • 执行作业

    常规配置:通过界面点选算法使用常规参数,具体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50的整数。

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  • 排序策略-离线排序模型

    Estimation,即梯度未中心化方差)进行综合考虑,依次计算出更新步长。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习图像分类或物体检测算法时,标注完成数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 应用场景

    断出不合规语音内容。 场景优势: 实时性:可以实时监测和分析直播间中语音内容,保障直播间秩序和安全。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送语音消息进行审核,及时判断出包含不良内容语音消息,帮

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  • ModelArts

    SDK)是对ModelArts服务提供REST API进行Python封装,以简化用户开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济按包周期计费方式。

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  • 功能介绍

    提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,J

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  • 计费说明

    对业务场景为极特殊复杂场景起因或政府单位进行需求调研分析,简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

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  • Hive常用常用配置参数

    metastore.server.min.threads MetaStore启动用于处理连接线程数,如果超过设置值之后,MetaStore就会一直维护不低于设定值线程数,即常驻MetaStore线程池线程会维护在指定值之上。 200 hive.server2.enable.doAs

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • 学习空间

    学习空间 我课堂 MOOC课程 我考试

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  • 常用概念

    ,转码速度可提升6倍,适用于30分钟以上长视频。 一进多出 转码一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率视频文件,以满足不同终端、不同网速播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟超分辨率算法与AI深度学习画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视

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  • 常用链接

    Huawei LiteOS 官网:liteos.orgHuawei LiteOS 论坛:https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-729-1.htmlHuawei LiteOS 开源代码:(码云)https://gitee.com/LiteOS/LiteOS;(github)https://githu

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  • 常用示例

    for (i = 0; nums[i]; i++) { /* 返回由malloc分配字符串指针,它包含numeric类型nums[i]字符串表达 */ num = PGTYPESnumeric_from_asc(nums[i],

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  • 常用示例

    for (i = 0; nums[i]; i++) { /* 返回由malloc分配字符串指针,它包含numeric类型nums[i]字符串表达 */ num = PGTYPESnumeric_from_asc(nums[i],

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  • 常用示例

    for (i = 0; nums[i]; i++) { /* 返回由malloc分配字符串指针,它包含numeric类型nums[i]字符串表达 */ num = PGTYPESnumeric_from_asc(nums[i],

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  • 常用参数

    enabled为true时,是否压缩记录事件。 false EventLog周期清理 JobHistory上Event log是随每次任务提交而累积,任务提交次数多了之后会造成太多文件存放。Spark提供了周期清理Evnet log功能,用户可以通过配置开关和相应清理周期参数来进行控制。

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