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。

 
 

    深度学习几何图形数据集 更多内容
  • 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

    支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能,不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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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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  • 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、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和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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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0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%

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 数据集

    数据集 角色访问权限 数据集界面介绍 数据集公共功能介绍 管理数据集 消费数据集 管理数据资产 父主题: 用户指南

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  • 数据集

    代码框右侧的参数说明,如表1所示。同时支持单击当前算子右侧的图标,新增需要绑定的多个数据集实例。 表1 选择数据 参数 参数说明 数据集 从下拉框中选择数据集,即“数据集”菜单中创建的数据集名称。 数据集实例 从下拉框中选择数据集实例,即“数据集”菜单中创建的数据集实例名称。 数据文件列表 当数据通过本地上传,且“

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  • 数据集成

    数据集数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题: 实施步骤

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  • 数据集

    在“配置信息”页签内,选择“数据集”。 创建数据集。 在“数据集”页面,单击“创建数据集”。 输入数据集名称,勾选需展示数据的事件模板。 只支持选择当前事件流中的事件模板。 数据集中需选择事件流中的2-5个事件模板。 单击“确定”,数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑,单击“操作”列“删除”可以删除数据集。

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  • 数据集

    在数据类型中,选择“数据集”。 图1 选择数据集 按需选择对应的数据集,更多操作请参见数据集管理。 父主题: 数据接入

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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    单击“保存”。创建的数据集显示在“我创建的”页签的数据集列表中,创建数据集完成。 步骤二:创建模型微调流水线 模型微调任务是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集,最大长度100 label

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  • 获取纵向联邦作业详情

    DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://100

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  • 保存纵向联邦作业

    参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 无 请求示例 保存纵向联邦作业 put https://100

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  • 训练型横向联邦作业流程

    本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中,选择己方、对方的本地数据集,此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。

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