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。

 
 

    深度学习的高光去除 更多内容
  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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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

    “课程学习记录”筛选项 筛选项 说明 课程名称 具体课程名称,支持模糊搜索 课程编号 具体课程编号,支持模糊搜索 课程类别 已配置好课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮,弹出导出提示框(如下图),点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    说明: 跳过任务数也会记录到成功任务数中。 Warning count 执行完成但包含警告任务数。 说明: 产生警告任务可能是失败也可能是成功,需要根据成功或失败结果清单进一步判断。 产生警告任务数与成功/失败任务数是相互独立,总任务数仍是成功任务数+失败任务数。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型对象副本和归档或深度归档存储类型对象,在恢复对象保存时间到期后标准存储类型对象副本会自动删除。

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  • WAC&AP告警

    ALM-303046750 IPSec隧道个数达到单CPU或License限制门限80% ALM-303046751 IPSec隧道个数达到单CPU或License限制门限90% ALM-303046752 AC动态创建IKE Peer个数达到门限80% ALM-303046753

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  • 提交排序任务API

    1]之间,是机器学习领域里常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版

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  • 方案概述

    对象存储服务 wav语音文件转化为文字,并将结果存放到指定OBS桶。该方案可以将用户上传在OBS语音文件识别成可编辑文本,支持中文普通话识别和合成,其中 语音识别 还支持带方言口音普通话识别以及方言(四川话、粤语和上海话)识别。适用于如下场景:识别客服、客户语音,进一步通

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  • OPS01-01 建立持续学习和改进的文化

    OPS01-01 建立持续学习和改进文化 风险等级 关键策略 由于系统独特性和复杂性,没有放之四海皆准方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己最佳实践。所以,在所有最佳实践第一条,就是在您团队中培养持续学习和改进文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • GPU加速型

    NVLink技术,实现GPU之间直接通信,提升GPU之间数据传输效率。能够提供超高通用计算能力,适用于AI深度学习、科学计算,在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大计算优势。 规格 表8 P2vs型 弹性云服务器 规格 规格名称 vCPU

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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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  • 概要

    Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制

    IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他分析任务输入参数,此时该资产属性引用深度为1,举例:模型A中有属性a,而模型B分析任务以a为输入参数,则a引用深度为1,深度限制最大为10。 处理建议 系统

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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • 保存横向联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    适当增加训练数据,会提升模型精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景声音保持一致并且每类音频尽量覆盖真实环境所有场景。 训练集数据质量对于模型精度有很大影响,建议训练集音频采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终模型精度有极

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认递归深度,导致训练失败。

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  • 安全服务

    击影响Web应用程序可用性、安全性或消耗过度资源,降低数据被篡改、失窃风险。 更多 Web应用防火墙 详情请参见Web应用防火墙产品介绍。 云 堡垒机 云堡垒机(Cloud Bastion Host)是用于提供云计算安全管控系统和组件,可以实现对运维资源4A全面安全管控。云堡

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