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。

 
 

    深度学习模型哪年提出 更多内容
  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生于2017,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow

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  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释: 认证测试中心CTC:是结合华为30安全经验积累,并结合企业与机构的安全合规与防护需求,帮助企业与机构满足国家及行业法律法规要求,同时实现对安全风险与安全事件的有效监控,并及时采取有效措施持续降低安全风险,消除安全事件带来的损失。

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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”、“模型训练”

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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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  • 与其他云服务的关系

    证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。

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  • 与其他云服务的关系

    证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。 父主题: 基础问题

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  • 启动智能任务

    加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“20190901-2019091501”表示搜索20199月1日至20199月15日期间的样本。 score 否 String 根据置信度筛选。 slice_thickness 否 String DICOM层厚,通过层厚筛选样本。

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    Transformer 2),是OpenAI组织在2018于GPT模型的基础上发布的新预训练模型,是一个基于Transformer且非常庞大的语言模型。它在大量数据集上进行了训练,直接运行一个预训练好的GPT-2模型:给定一个预定好的起始单词或者句子,可以让它自行地随机生成后续的文本。

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  • 最新动态

    布,欢迎体验。 20218月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新版SDK文档上线 新版SDK可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档,参照进行进阶配置。同时增加了更多开发代码的示例。 商用 SDK参考 20217月 序号 功能名称 功能描述

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证服务是什么含义? 父主题: 常见问题

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  • 模型选择

    模型选择 目前,学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库,源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像,可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容,如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标,运行代码。

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  • 模型管理

    模型管理 在模型管理界面,可以将归档的模型,打包成模型包。 在菜单栏中,单击“模型管理”,进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”,弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况,修改模型名称、模型版本、模型描述等信息,并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务,本次不使用,仅供参考。下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”,进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”,弹出如图1所示的对话框。

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  • 模型训练

    参数设置,重新选择使用的模型,或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表,支持对模型进行如下操作: 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”,查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”,在新增的“AutoML模型预测”内容中,选择测试数据

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  • 资产模型

    资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题: API列表

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑? 通过数据集导入数据后,在开发代码中如何获取这些数据? 如何在模型训练时,查看镜像中Python库的版本? 如何在模型训练时,设置日志级别? 如何自定义安装python第三方库?

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理,推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题: 用户指南

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  • 模型训练

    终止条件。训练完成后,可以单击查看优化报告,得到运行超参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。 单击“开始训练”,提交模型训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中,模型训练服务的前台就会一直给后台发消息,查询当前训练任务的状态。即使平台访

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  • 分词模型

    ,它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋,凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊,也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息,导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。"

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