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
  • 数据集成

    数据集成 概述 实例管理 连接管理 映射管理 作业管理

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  • 数据集

    数据集 表1 数据集权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据集列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets octopus:dataset:list

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  • 数据集

    数据集 获取数据集列表 创建数据集 获取数据集详情 删除数据集 父主题: API

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  • 数据集成

    数据集数据集成概述 约束与限制 支持的数据源 管理集群 管理连接 管理作业 优化迁移性能 常见错误码参考 关键操作指导 使用教程

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  • 数据集成

    数据集 CDM 与其他数据迁移服务有什么区别,如何选择? CDM有哪些优势? CDM有哪些安全防护? 如何降低CDM使用成本? CDM未使用数据传输功能时,是否会计费? 已购买包年包月的CDM套餐包,为什么还会产生按需计费的费用? 如何查看套餐包的剩余时长? CDM可以跨账户使用吗?

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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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  • 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的“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的数据集。 针对“预测分析”项目,其数据源指定的是一个OBS路径,并非数据集。其他类型的自动学习项目,其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和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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  • API概览

    连接器管理 用于管理连接器。 数据注册管理 用于管理数据集列表。 任务管理 用于管理作业任务。 通知管理 用于管理通知。 数据集管理 用于管理数据集。 多方安全计算作业管理 用于管理多方安全计算作业。 联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。 联邦预测作业管理 用于管理批量联邦预测作业。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 修订记录

    更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测

    以查看该数据集的“目标位置”。 查看数据集是否已导入ModelArts。 返回ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“数据管理 > 数据集”单击“前往新版”。在新版数据集列表页,单击数据集名称左侧的,展开数据集,查看“导入状态”,导入状态为“导入完成”代表示数据集导入成功,且数据集正常。

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 计算节点API

    计算节点API 获取用户token 可信计算 节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 模型评估

    模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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  • 将旧版项目升级到新版

    将旧版项目升级到新版 自动学习功能升级为新版,如果您的项目是在旧版中创建,需升级后再使用。未升级的自动学习项目,无法进行数据标注、训练以及部署等操作。 “预测分析”类型的项目,可以不执行升级,直接使用新版自动学习。 升级到新版 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“自动学习”,进入“自动学习”项目列表页面。

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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默认的递归深度,导致训练失败。

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