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。

 
 

    深度学习的逐层训练 更多内容
  • Atlas800训练服务器硬件指南

    ,插在主板上。 ifconfig能看到网卡信息吗 能看到主板上网卡信息,即VPC分配私有IP。若要看RoCE网卡命令需要执行“hccn_tools”命令查看,参考Atlas 800 训练 服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考中指导。 NPU上网卡在哪里可以看到,

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  • 产品功能

    业,根据合作方已提供数据,编写相关sql作业并获取您所需要分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供在保障用户数据安全前提下,利用多方数据实现联合建模,曾经被称为联邦机器学习。

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供GPU资源池,每个训练节点会挂载500GBNVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录,“/cache”目录下数据生命周期与训练作业生命周期相同,当训练作业运行结束以后“/

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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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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高数据,提升数据标注质量。 增量训练操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏自动学习。 在自动学习项目管理页面,单击对应项目名称,进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面,单击未标注页签,在此页面中,您可以单击添加图片,或者增删标签。

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  • 启动智能任务

    8:图像饱和度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 9:图像色彩丰富程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 10:图像清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 11:图像目标框数量与训练数据集特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框面积标准差与训练数据集特征分布存在较大偏移。

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中,选择“操作”列“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人规格。 图2 修改 问答机器人 规格

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高数据,提升数据标注质量。 增量训练操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏自动学习。 在自动学习项目管理页面,单击对应项目名称,进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面,单击未标注页签,在此页面中,您可以单击添加图片,或者增删标签。

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  • ModelArts中常用概念

    指按某种策略由已知判断推出新判断思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理批量作业。 Ascend芯片 As

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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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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习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 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    操作步骤-手机端: 登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 模型开发简介

    实验阶段,有一个可以优化训练性能想法,则会回到开发阶段,重新优化代码。 图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练功能,方便您查看训练情况并不断调整您模型参数。您还可以基于不同数据,选择不同规格资源池用于模型训练。除支持用户自己开发模型外,ModelArts还提供了从AI

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  • 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

    自动学习中偏好设置各参数训练速度大概是多少 偏好设置中: performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练

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  • 最新动态

    面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中清晰人脸上传至您后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超车牌识别技能。

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  • 什么是ModelArts

    息: 基础知识了解 通过基础知识章节内容,了解ModelArts相关基础知识,包含AI开发基础流程、AI开发基础概念,以及ModelArts服务特有概念和功能详细介绍。 入门使用 《快速入门》提供了样例详细操作指导,帮助用户学习并上手使用ModelArts Standard。

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  • 多层感知机分类(pytorch)

    是 label列index。 举例:5 "" hidden_layer_list 是 隐藏神经元个数,不同数值之间以','分割,每个数值代表每一神经元个数。 int类型,范围[] "10,5" hidden_layer_activation 是 隐藏激活函数,可选;范围['Sigmoid'

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  • 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP)

    创建分布式并行模型,每个进程都会有相同模型和参数。 创建数据分发Sampler,使每个进程加载一个mini batch中不同部分数据。 网络中相邻参数分桶,一般为神经网络模型中需要进行参数更新每一网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。

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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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