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。

 
 

    深度学习和人工神经网络6 更多内容
  • 创建人工复核任务

    创建人工复核任务 场景描述 创建人工复核任务接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/qualitytask/createQualityTask,例如域名是service.besclouds.com

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  • 创建人工抽检任务

    创建人工抽检任务 前提条件 已经完成了抽检计划的配置。 系统中当前已经有智能质检的通话记录。 背景信息 我的质检任务是对智能质检过的通话重新分配质检员进行人工质检,质检主管可以对质检任务进行查看、创建、编辑、删除、指派、预约、生效、终止等操作。 操作步骤 使用租户管理员账号登录客户服务云,选择“质检

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  • 创建和训练模型

    train_labels, epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 方案概述

    创建两个 对象存储服务 OBS桶,一个提供给用户上传音频,一个用来转储违规音频存放审核日志。 创建一个 函数工作流 FunctionGraph,当OBS桶收到用户上传的音频后,会自动触发函数调用 内容审核 服务,进行音频审核并将违规的音频进行替换转储。 开通内容审核 Moderation服务,用于审核音频内容是否违规。

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  • 人工抽检任务接口 (regularQualityTask)

    人工抽检任务接口 (regularQualityTask) 新增定时抽检计划 启动定时抽检计划 更新定时抽检计划 删除定时抽检计划 查询定时抽检计划 暂停定时抽检计划 父主题: 智能质检

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩部署模型。开发者无需专业的开发基础编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 最新动态

    Framework预处理接口、支持手工配运行时配置来进行调试。 公测 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 新增一键健康检查功能 由于时区网络等问题会遇到设备在控制台显示离线、启动技能失败、固件升级失败等问题,控制台支持一键检查功能,检查云侧端侧的健康状况,快速定位并解决问题。 商用 2 业务告警支持短信/邮件通知功能

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩部署模型。开发者无需专业的开发基础编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 产品介绍

    开通华为云账户并进行充值(按需,建议不低于5,000元),用于项目实施。 审核并确认华为提供的服务计划交付件。 华为责任 接收用户的需求申请,协调专家远程或者现场进行实施与护航。 服务前,按照客户所选服务项,制定服务计划报价清单供客户审核确认。 服务期间,依确认后的服务计划进行实施,编写交付件。 服

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  • 功能介绍

    等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型

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  • 执行作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 查询联邦学习作业列表

    "description" : null, "round" : null, "epoch" : null, "job_id" : "6a08387b3178443a997202a13d0e3335", "job_name" : "test12", "job_type"

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 5G消息 Message over 5G

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? CCE是否深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 创建纵向联邦学习作业

    算得到的结果,如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 (可选步骤)进行特征选择,此步骤要求数据已经对齐,即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。 单击数据集按钮切换数据集,勾选特征作为模型训练的指定特征,选择分箱方式后单击“启动分箱IV计算”,计算得

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  • 创建批量预测作业

    关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 对重试操作配置后,配置CPU配额内存配额。执行批量预测作业时,会创建新容器来执行,这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数内存大小,默认CPU核数为1,内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作

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