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。

 
 

    深度学习框架 添加层 更多内容
  • 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

    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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  • 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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  • 公网发现与采集

    应用与资源间关系链断裂。 域名 解析服务 DNS 通过采集该服务可以从接入分析应用间的关联关系。 应用防火墙 WAF 通过采集该服务可以获得接入的流量方向。 负载均衡 SLB 通过采集该服务可以获得接入的流量方向。 微服务引擎 MSE 通过采集该服务可以获得应用间的关联关系,微服务间的调用关系。

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  • 私有CA层次结构设计

    增加了网络传输开销和证书的校验时长。四到的CA结构如图 四到七的CA结构所示。 从属CA的路径深度,即当前CA可以签发下级CA的层次数量,用于控制证书链深度。 图1 单层CA结构 图2 两CA结构 图3 三CA结构 图4 四到七的CA结构 父主题: 私有CA管理最佳实践

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  • 七层监听器支持添加哪些HTTP请求头?

    监听器支持添加哪些HTTP请求头? 当前七监听器默认添加如表1字段。 表1 默认添加字段 字段 含义 X-Forwarded-ELB-IP 将ELB实例的公网IP地址通过报文的HTTP头传递到后端 服务器 。 X-Forwarded-Host 将客户端请求头的Host设置为X-

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  • 准备算法简介

    选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据,在训练完成后,目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高,便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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  • 使用STS SDK(Spring Cloud框架)

    使用STS SDK(Spring Cloud框架) 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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  • 使用Spring Cloud框架实现应用开发

    使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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  • 将测试框架集成到项目中

    将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成,让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前,请确保为项目定义了JDK,如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml(对于Maven)或build.gradle(对于Gra

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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    :《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing

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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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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • Matrix框架提供的内存管理接口

    框架单独提供了一套内存分配和释放接口,包括HIAI_DMalloc/HIAI_DFree、 HIAI_DVPP_DMalloc/HIAI_DVPP_DFree,支持C/C++语言。其中,HIAI_DMalloc/HIAI_DFree接口主要用于申请内存,再配合SendData接口从Host侧搬运数据到Device侧;HIAI_DVPP_D

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  • 使用预置框架(自定义脚本)

    使用预置框架(自定义脚本) 使用预置框架简介 开发自定义脚本 创建算法 父主题: 准备算法

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  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: 更多功能咨询

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  • Matrix框架提供的内存管理接口

    框架单独提供了一套内存分配和释放接口,包括HIAI_DMalloc/HIAI_DFree、 HIAI_DVPP_DMalloc/HIAI_DVPP_DFree,支持C/C++语言。其中,HIAI_DMalloc/HIAI_DFree接口主要用于申请内存,再配合SendData接口从Host侧搬运数据到Device侧;HIAI_DVPP_D

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  • 使用Rainbow SDK(NUWA框架)

    SDK(NUWA框架) 引入Rainbow SDK 在引入Rainbow SDK之前,要先引入STS SDK和Cloud Map SDK,并完成STS和Cloud Map的初始化,具体请参见使用STS SDK(NUWA框架)和使用Cloud Map SDK(NUWA框架)。 引入Rainbow

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  • 使用Cloud Map SDK(NUWA框架)

    properties文件中添加nuwa-gpaas-cloudmap模块,否则部署时不会加载Cloud Map。 nuwa.system.module.loadingList=...,nuwa-gpaas-cloudmap,… 初始化Cloud Map 使用NUWA框架,只要增加对应配置,框架即会完成Cloud

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  • 将测试框架集成到项目中

    将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成: 单击CodeArts IDE底部的“测试“()按钮来打开测试视图。 在测试视图中,单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“,Codea

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