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pytorch 更多内容
  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 产品概述

    源注册、隐私策略(敏感,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参

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  • ISDP产品功能整体框架

    ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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  • 训练基础镜像详情(PyTorch)

    训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址:swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:train-pytorch_1

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免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。

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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  • 准备算法简介

    ,便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习,增量学习不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另一方面,增量学习节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 相关参考 AI Gallery的资产集市中提供了常见的

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  • 昇腾云服务6.3.T071版本说明

    力。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 配套关系 PyTorch: 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2

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  • 创建PyTorchJob

    创建PyTorchJob 功能介绍 创建PyTorchJob。 PyTorchJob即PyTorch任务,是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。 URI POST /apis/kubeflow.org/v

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  • PyTorch-py27通用模板

    PyTorch-py27通用模板 简介 搭载PyTorch1.0AI引擎,运行环境为“python2.7”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的Py

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  • PyTorch-py36通用模板

    PyTorch-py36通用模板 简介 搭载PyTorch1.0AI引擎,运行环境为“python3.6”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的Py

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  • 自动学习

    自动学习 AI要规模化走进各行各业,必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力,并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力,缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说,更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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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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  • ModelArts

    Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师:AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 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

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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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  • 入门实践

    Arts完成AI开发。 表1 常用最佳实践 实践 描述 适用人群 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者

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  • 多层感知机分类(pytorch)

    例如obs://test/data/ 输出 参数 子参数 参数说明 train_url _ train_url 为模型训练结果保存的obs文件夹路径,用于保存输出模型文件。例如obs://test/train_out/ 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_index_list

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  • 训练基础镜像详情介绍

    训练基础镜像详情介绍 训练基础镜像列表 训练基础镜像详情(PyTorch) 训练基础镜像详情(TensorFlow) 训练基础镜像详情(Horovod) 训练基础镜像详情(MPI) 预置框架启动流程说明 父主题: 使用预置镜像

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  • 如何在Notebook中上传下载OBS文件?

    方法一:在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架,构建于开源的深度学习引擎TensorFlowPyTorch等之上,使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API,可以用来读写OBS文件。

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  • 使用STS SDK(NUWA框架)

    使用STS SDK(NUWA框架) 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件,只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置,即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS,保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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  • 分布式执行框架

    分布式执行框架 GS_235100005 错误码: Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案:请使用INTERNAL

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