模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题： 预置算子说明

查看更多 →

工程创建 创建产品/服务/微服务信息 添加开发中心用户 创建团队 配置服务扩展信息 添加团队成员 创建版本 父主题： 基于Spring Cloud框架进行应用上云

查看更多 →

DLI 的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 操作步骤 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置 > 工程配置”。 在“工程配置”页面，选择“DLI作业桶”，单击配置桶信息。 图1 工程配置 单击打开桶列表。 选择用于存放DLI作业临时数据的桶，并单击“确定”。 完成设置后DLI作业

查看更多 →

工程能力 导入导出应用源码包 应用打包发布 如何下载发布后的包 如何发布补丁包 如何制作实例化数据包 如何保护应用代码 如何管理应用版本 如何使用沙箱进行测试 如何安装应用 父主题： 经典版应用开发指导

查看更多 →

2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

查看更多 →

算售前售后技术支持、鲲鹏 服务器 工程师、数据中心IT工程师等岗位所必备的知识和技能。 提供为期5天的面授培训服务： 每场限16人以内； 支持客户所在地或培训中心培训。 openEuler操作系统工程师培训 本课程主要针对openEuler操作系统工程师在基础运维工作，以文件共享服务

查看更多 →

Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9

查看更多 →

精度比对工具使用说明 ptdbg-ascend是昇腾开源的用于PyTorch框架迁移训练的精度对比工具。使用时需要两组模型运行环境，一组是基于昇腾AI芯片的NPU环境，另一组是CPU/GPU环境（标杆环境）。ptdbg-ascend通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口，跟踪计算图中算子的

查看更多 →

例如obs://test/data/ 输出 参数 子参数 参数说明 train_url _ train_url 为模型训练结果保存的obs文件夹路径，用于保存输出模型文件。例如obs://test/train_out/ 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_index_list

查看更多 →

逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

查看更多 →

产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

查看更多 →

横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

查看更多 →

创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

查看更多 →

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”。

查看更多 →

从模板中选择元模型 查看AI应用详情 当AI应用创建成功后，您可以进入AI应用详情页查看AI应用的信息。 管理AI应用版本 为方便溯源和模型反复调优，在ModelArts中提供了AI应用版本管理的功能，您可以基于版本对AI应用进行管理。 发布AI应用 针对在ModelArts创建的AI应用，支持发布至AI

查看更多 →

0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3%

查看更多 →

多层感知机预测(PyTorch) 概述 使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。如果GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。 输入 参数 参数说明 train_url train_url为存储模型文

查看更多 →

numpy as np def handler (event, context): print("start training!") train() print("finished!") return { "statusCode":

查看更多 →

单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。 配置训练工程参数，如表1所示。 表1 新建训练工程参数说明 参数名称 参数说明 请选择模型训练方式 模型训练方式。包含如下选项： 新建模型训练工程 新建联邦学习工程 新建训练服务 新建超参优化服务 请选择：新建模型训练工程。 模型训练名称 模型训练名称。 只能以字母（A~Z

查看更多 →

管理工程 自定义创建工程 使用场景模板创建工程 复用模板创建工程 基于模板创建工程 单次启动工程 周期启动工程 父主题： 数据准备

查看更多 →

project_id Integer 项目ID 最小值：0 最大值：2147483647 请求示例 创建一个PerfTest工程，工程名称为createProjectTest，工程描述为description。 /v1/projectId/test-suites { "name" : "createProjectTest"

查看更多 →