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。

 
 

    深度学习模型对数据量的要求 更多内容
  • 功能介绍

    一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字转换。对于用户上传二进制音频格式数据,系统经过处理,生成语音对应文字,支持语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,特定领域场景 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。

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  • 什么是医疗智能体

    智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程,让药企能更快速高效地完成药物研发,节约研发成本。 产品优势 提供开放、易于扩展平台架构。 提供端到端AI赋能平台加速AI研发和应用。 提供针对医疗行业AI自动建模工具。 提供医疗领域专业预置资产,提升企业效率。 内

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  • 套餐包简介

    选择使用资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发套餐包,面向有AI基础开发者,提供机器学习深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(

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  • 实验对我课程学习有什么帮助?

    实验我课程学习有什么帮助? 每个微认证实验与课程相匹配,通过实验实践操作与练习可以加深课程学习与理解,获得场景化技能提升。 父主题: 微认证实验常见问题

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  • ModelArts中常用概念

    指按某种策略由已知判断推出新判断思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是每一个推理请求同步给出推理结果在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是批量数据进行推理批量作业。 Ascend芯片 As

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现场景。这是通过在与任务相关数据集上训练模型完成,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型性能。 前提条件

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  • 免费体验自动学习

    ,建议选择收费计算规格用于模型训练。 免费规格资源是有限,当使用人数较多时,会出现长时间排队。如果希望获得更佳体验,请选择付费规格。 只能在1个训练作业中使用免费规格。等训练作业结束后,其他训练作业可重新使用免费规格。 仅在“华北-北京四”区域提供了免费规格,请注意您使用的区域。

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  • 排序策略-离线排序模型

    Estimation,即梯度未中心化方差)进行综合考虑,依次计算出更新步长。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 每个不同参数调整不同学习率,频繁变

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  • 功能介绍

    提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,J

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习图像分类或物体检测算法时,标注完成数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √

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  • AIPP对模型输入大小的校验说明

    如果有配置AIPP,无论静态AIPP还是动态AIPP,最终生成的Davinci模型的接收的图片的大小(即input_size)均会被Crop、Padding等操作影响。在模型推理阶段,OME会对传入的图片的大小进行校验,如果是动态AIPP,要求模型推理时传入的图片的大小小于等于动态AIPP配置的max_src_image_size大小;如

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  • 功能特性

    VPC)日志数据进行持续不断检测, 威胁检测服务 在第一时间发现潜在威胁告警,您可在第一时间进行核查、处理,缩短潜在威胁风险周期,大程度降低风险损失。 威胁告警按严重等级划分 威胁检测服务检测到告警结果通过告警严重性等级(致命、高危、中危、低危、提示)进行统计,告警结果

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  • 概要

    Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 对项目参与人员有哪些要求?

    项目参与人员有哪些要求? 参与补贴交付人员需要持有工作级或以上级别认证,且通过华为云要求信息安全考试; 参与补贴项目中必须有项目经理角色,且项目经理需要持有项目管理相关认证方可享受补贴; 参与人员且未参与《华为云GoCloud伙伴专职人员激励(Funding Head)细则(Service

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  • 模型评估

    模型评估 训练时评估指标是用训练数据集中随机采样记录计算,完成训练后企业A也可以使用其他数据集同一个模型进行多次评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求

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  • AIPP对模型输入大小的校验说明

    如果有配置AIPP,无论静态AIPP还是动态AIPP,最终生成的Davinci模型的接收的图片的大小(即input_size)均会被Crop、Padding等操作影响。在模型推理阶段,OME会对传入的图片的大小进行校验,如果是动态AIPP,要求模型推理时传入的图片的大小小于等于动态AIPP配置的max_src_image_size大小;如

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  • 执行作业

    常规配置:通过界面点选算法使用常规参数,具体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50的整数。

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍神经网络定义与发展,深度学习训练法则,神经网络类型以及深度学习应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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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