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。

 
 

    深度学习计算棒 更多内容
  • 准备工作

    Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    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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  • 什么是图像识别

    务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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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  • 约束与限制

    10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术,用于加速各种计算任务,特别是深度学习任务。在使用NVIDIA GPU进行深度学习时,通常需要安装CUDA和cuDNN。请使用配套关系的基础镜像,参考镜像地址:https://hub.docker

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  • 弹性伸缩概述

    那么就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即

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  • 方案概述

    成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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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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  • 创建共享资源池

    选择命名空间,如未创建,单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”: 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”,

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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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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    3-5小时内恢复深度归档存储数据。 标准:可在3-5小时内恢复归档存储数据,5-12小时内恢复深度归档存储数据。 单击“确定”。 系统每天会在UTC 00:00点检查一次文件恢复情况,过期时间是根据最近一次系统检查时间开始计算的。 使用API 恢复归档存储或深度归档存储对象 使用SDK

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  • 更改计算资源

    更改计算资源 功能介绍 该接口用于更改计算资源。 URI PUT /v1/{project_id}/computing-resource 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 高性能计算

    数据容量多达几十TB,数据计算量激增,导致分析研究周期变长,基因测序机构急需投入成本和资源以提升计算速度。 竞享实例的应用 竞享实例提供了多种规格资源,并且成本极低,基因测序机构可以根据业务需要选择适用的规格,并依赖管理调度平台,弹性扩展自有的高性能计算集群规模,在业务量高峰时段

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  • 管理计算资源

    管理计算资源 计算资源 DLI 服务,添加的计算资源需根据实情情况进行合理分配。开通DLI集群大小就是根据业务需求对集群进行扩容缩容,计算资源最多设置5个。计算资源支持的操作包括: 创建计算资源 编辑计算资源 删除计算资源 创建计算资源 登录RES管理控制台,在“全局配置”页面的计算资源区域,单击“创建”添加计算资源。

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  • 购买计算资源

    购买计算资源 按需方式购买计算资源。 命令结构 health create compute-resources [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 描述 --code -s 是 计算节点规格。 --data-disk-spec-code -d 否 额外数据盘规格。

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  • Pod规格计算方式

    Pod规格计算方式 Pod规格的计算步骤如下: Pod 包含的所有 Init 容器上定义的任何特定资源的约束值 (limit) 或 请求值 (request) 的最大值,作为 Pod 有效初始 request/limit。 Pod 对资源的有效 limit/request ,是取如下两项的较大者:

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  • 基本计算能力验证

    基本计算能力验证 验证 TICS 的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal

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