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。

 
 

    深度学习加载模型 更多内容
  • 应用场景

    据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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  • ModelArts

    自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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  • 使用模型

    ,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 产品功能

    因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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  • 排序策略-离线排序模型

    法。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 什么是ModelArts

    开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率,加速云端在线推理。

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  • 函数初始化入口Initializer

    通过runtime运行时加载代码。 用户函数内部进行初始化逻辑。 函数处理请求并将结果返回。 其中1、2和3是系统层面的冷启动开销,通过对调度以及各个环节的优化,函数服务能做到负载快速增长时稳定的延时。4是函数内部初始化逻辑,属于应用层面的冷启动开销,例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建、函数依赖库加载等等。

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  • 安装算法并加载License

    安装算法并加载License 前提条件 已获取并安装iClient。 登录iClient获取路径,选择最新版本(如iClient 8.x.x),下载iClient软件包“HoloSenSiClient-8.x.x-SDC-x32.zip”。 已将算法包和License文件下载到本地PC。算法包的格式为xxx

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  • 安装算法并加载License

    nse并从本地加载。 登录好望商城,单击“进入商城”,单击右上角“算法管理”。 在左侧导航中选择“已购买算法”,选择“商用分配”或“试用分配”页签,单击算法名称左侧,下载对应的License文件。 打开并登录iClient,在左侧导航中选择“商城”。 选择需要加载License的

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  • 安装算法并加载License

    安装算法并加载License 当前版本的iClient仅支持展示按永久计费模式的算法,按月或按年计费模式的算法不会展示。 操作步骤 在iClient首页中,选择“系统功能 > 算法商城”。 在设备列表上方单击“微边缘”页签。 安装并启用算法。 在“设备列表”勾选设备。 单击“本地导入”,导入本地已下载的算法。

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  • 安装算法并加载License

    安装算法并加载License 当前版本的iClient在线购买安装仅支持按永久计费模式的算法。 按月或按年计费模式的算法购买安装请参考离线安装。 操作步骤 在iClient首页中,选择“系统功能 > 算法商城”。 下载算法。 在iClient算法商城页面,单击右上角的用户,选择“

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  • 使能动态加载命令

    若要运行动态加载相关的Shell命令,需要事先完成动态加载模块的初始化,具体说明查看扩展内核-动态加载章节。使用Shell中的动态加载命令前,需要先通过make menuconfig使能Shell,详见配置项。并配置动态加载模块,详见4.1.2-1配置动态加载。

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  • 步骤4:加载网络实例

    在云连接实例基本信息页面中,选择并进入单击“网络实例”页面。 在网络实例页面中,单击“加载网络实例”。 在“加载网络实例”页面中,网络实例的账号类型分为同账号加载和跨账号加载。 如果需要加载的网络实例来自于创建云连接的账号,则使用同账号加载,详细请参考加载同账号网络实例。 按照表1填写对应参数后,单击“确定”。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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  • 时序预测

    这里会使用data数据集和推荐的算法进行模型训练,代码运行完成后,会生成KPI时序预测模型并保存。 单击“模型训练”左下方的“模型评估”,新增“模型评估”内容。 单击“模型评估”左侧的图标,进行模型评估。 参数说明如下所示: 评估方法:预置了四种模型评估方法,可根据实际情况选择。如果这些评

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  • 应用模型简介

    分布统计。 模型地图(旧版) 针对已采集模型资产,提供模型查询搜索功能,便于用于快速浏览模型数据。支持推荐词配置,搜索结果收藏,添加标注,添加业务字典,申请权限等功能,方便快速检索。新版模型地图基于轻治理思路,同时也支持模型管理等功能。 模型地图(新版) 通过新版模型地图,用户可

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