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。

 
 

    深度学习的内涵结论 更多内容
  • 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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  • 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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  • 如何评审巡检单?

    右上角待办-待处理-审批-检查单,查看待评审巡检任务 图1 电脑端评审待办 单个巡检单评审页面,对每个条目打通过/驳回/不涉及结论,所有的条目都打上自检结论,点击提交评审,评审人才可以评审。 图2 电脑端条目打评审结论 表1 评审巡检单说明 功能 功能说明 按KCP批量评审 把某个KCP下所有待审核条目都检查完,后一次性给出评审结论。

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 方案概述

    使用代码托管内置仓库模板创建代码管理仓库。 下载代码 基于Git 代码托管服务 ,支持将仓库文件下载到本地进行文件操作。 安装插件 开发人员可下载所需开发工具,如WiseStudio 插件、Nuwa 插件、Wushan 插件后进行安装。 开发代码 开发代码详细指导请参见《开发指南》。

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  • 产品优势

    做为基础,保证资源充足,无需排队。为生物测序行业量身定做业务流程,更贴近您业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用秒级弹性伸缩能力,在流量突增时能快速弹性扩容,保障业务连续性和高稳定性。当前支持按性能、时间、周期弹性伸缩策略,您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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  • 开发者认证课程学习的形式是什么样的?

    开发者认证课程学习形式是什么样? 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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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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  • 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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  • 增加的数据,如何在自动学习项目中查看?

    登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中,您可以查看到项目对应“数据源”,单击此处链接,可直接跳转至创建项目时选择或者创建数据集。 针对“预测分析”项目,其数据源指定是一个OBS路径,并非数据集。其他类型自动学习项目,其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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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 将模型训练生成模型进行

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  • PRR评审管理

    发起PRR评审基本参数表 参数名称 说明 PRR评审名称 PRR评审名称 PRR评审描述 PRR评审描述 应用名称 PRR评审所属应用名称 应用责任人 PRR评审所属应用责任人 应用介绍 PRR评审所属应用介绍信息 应用分类 PRR评审所属应用类别信息 评审阶段

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  • 审批项目

    目待办 > 我待办”,进入“我待办”页面。 图1 进入我待办 如图2所示,在“我待办”页签,单击待办任务名称,进入审批详情页面。 图2 进入待办任务 在审批详情页面,填写审批结论和意见,单击“提交”。 审批包含三种操作: 通过:在“审批信息”区域,选择“结论”为“通过”,

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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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  • 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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  • GPU加速型

    :4、1:8规格 云服务器 创建。 优秀超算生态: 拥有完善超算生态环境,用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比计算平台。大量HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云 服务器 主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子

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  • 产品优势

    支持在分布式、信任边界缺失多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TI CS ,TensorFlow)联邦计算;

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  • 功能介绍

    支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,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Py

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  • 自制件BOM审核流程

    在搜索结果中,勾选需要添加部件,单击“添加”。 添加部件必须是自制件。 添加多个对象时,产品、产品线、分类须一致。 添加部件必须是已捡入。 添加部件,必须是流程创建者名下部件。 添加部件必须是A版本。 产品信息确认。 产品信息中会自动关联部件“分类信息”“产品”及“产品线”。

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  • 机器学习端到端场景

    default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高模型,而不是最新模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内,最优模型会保存最新高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(na

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