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。

 
 

    深度学习率高低 更多内容
  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 云手机音视频

    型、采样、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务,获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务,停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态,包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数,包括音频类型、采样、采样深度、采样间隔等。

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  • 模型训练

    负样本的区分能力。 accuracy:准确 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型精确和召回的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。如第一次训练版本号为“0

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  • CCE Turbo配置容器网卡动态预热

    1-r0之前的集群版本支持用户配置容器网卡高低水位预热,如果用户配置了全局的容器网卡高低水位预热。集群升级后,原始的高低水位预热参数配置会自动转换为容器网卡动态预热参数配置;但如果用户要通过console页面进一步修改容器网卡动态预热参数,需要先通过集群的配置管理console页面把原始的高低水位预热配置修改为(0:0)。

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  • IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制

    IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数,此时该资产属性引用深度为1,举例:模型A中有属性a,而模型B的分析任务以a为输入参数,则a的引用深度为1,深度限制最大为10。 处理建议 系统

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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • 方案概述

    即可以弹性、免运维、高可靠的方式运行。 语音识别 服务,将wav语音文件转化为文字。 方案优势 高识别 该方案基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别高。 稳定可靠 该方案成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。 可定制化 该方案针对

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  • 模型训练

    负样本的区分能力。 accuracy:准确 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型精确和召回的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0

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  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习0.001,10-20epoch学习0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 训练模型

    预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习”和“训练轮次”。 “学习”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般

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  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层,若超出限制,请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题: 资产建模相关错误码

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  • 训练模型

    练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习”、“训练轮次”和“语种”。 “学习”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后,单击“开始训练”。

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  • 训练模型

    数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。 在“参数配置”填写“学习”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch

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  • 模型训练

    负样本的区分能力。 accuracy:准确 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型精确和召回的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0

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  • 实施步骤

    漏斗分析结果解读:漏斗图每个步骤可以单击,下方表格中可以详细查看当前步骤的事件用户数,转化,流失用户,以及转化时间中位数。单击分组值前一单元格的箭头可以对当前分组值展开,详细按天查看当前步骤的事件用户数,转化,流失用户,以及转化时间中位数。 图11 漏斗分析结果解读1 图12 漏斗分析结果解读2

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  • 功能特性

    性能测试服务沉淀了30年高并发测试工程方案与实践,提供了浪涌(突发流量)、智能摸高(系统性能摸底)、震荡(模拟高低峰)、TPS模式(压力自定义)等8大模式,快速构建真实场景,助力产品压测场景覆盖提升50%,满足客户全场景的压测诉求。 存量资产零成本接入,性能压测开箱即用 客户使用JMeter

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  • 微认证课程学习常见问题

    微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料? 微认证课程学习的形式是什么样的? 在哪里可以进行课程学习? 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书? 父主题: 华为云微认证

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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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  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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