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。

 
 

    深度学习建筑物样本集 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 副本集

    本集 业务模型编号对应的业务模型,请参见业务模型。 OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下,基于3.4版本的数据库实例,根据表2预置小数据量数据,测试的OPS数据,详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性,且预置小数据量数据下的OPS

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 副本集

    本集 性能测试方法 性能测试数据 父主题: 性能白皮书

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  • 副本集

    本集 业务模型编号对应的业务模型,请参见业务模型。 OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下,基于3.4版本的数据库实例,根据表2预置小数据量数据,测试的OPS数据,详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性,且预置小数据量数据下的OPS

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,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

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 连接副本集实例

    连接副本集实例 连接方式介绍 通过内网连接副本集实例 通过公网连接副本集实例 父主题: 快速入门

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  • 购买副本集实例

    购买副本集实例 快速购买 自定义购买 父主题: 副本集快速入门

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 副本集架构

    三节点副本集实例创建成功后,您可以根据需要新增节点至五节点或七节点副本集,新增的节点均为Secondary节点,并持续同步数据。如何新增副本集节点,请参见添加副本集实例的节点。 图2 副本集实例节点说明 父主题: 系统架构

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 副本集实例规格

    相关问题 如何修改副本集实例的最大连接数? 实例的最大连接数可通过修改参数“net.maxIncomingConnections”的值进行调整,如何调整参数值请参见编辑参数模板。 如何购买副本集实例? 详情请参见购买副本集实例。 如何变更副本集实例的CPU和内存? 副本集实例变更CPU

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  • 购买副本集实例

    据加密。 跨网段访问配置 跨网段访问配置只有在客户端与副本集实例部署在不同网段的情况下才需要配置,例如访问副本集的客户端所在的网段为192.168.0.0/16,副本集所在的网段为172.16.0.0/24,则需要为副本集实例添加客户端所在的网段192.168.0.0/16才能正常访问。

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  • 副本集快速入门

    本集快速入门 购买副本集实例 连接副本集实例

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  • 连接副本集实例

    连接副本集实例 实例连接方式介绍 通过数据管理服务连接副本集实例(推荐) 内网连接副本集实例 公网连接副本集实例 通过程序代码连接副本集实例 父主题: 副本集快速入门

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