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。

 
 

    深度学习跑代码 更多内容
  • 故障代码

    故障代码 【功能说明】 用于维护资产设备的故障信息 【操作说明】 新增:单击“新增”按钮 -> 输入故障代码信息 -> 单击“保存”按钮; 图1 输入故障代码信息 修改:选择故障代码 -> 单击“修改”按钮 -> 修改故障代码信息 -> 单击“保存”按钮; 图2 修改故障代码信息

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  • 代码校验

    代码校验 编写代码时,CodeArts IDE会在后台自动根据一组预定义的验证规则对其进行分析,使其能够发现各种问题,如拼写错误和其他潜在的错误。这有助于您在运行代码之前检测并修正问题。CodeArts IDE对很多问题提供了快速修复功能,方便您迅速解决问题。 有关查看警告和错误

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  • 代码搜索

    代码搜索 CodeArts IDE的SmartSearch功能可让您立即搜索并导航到任何项目位置,以及查找和执行任何CodeArts IDE命令。 基本用法 案例 父主题: Python

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  • 调试代码

    调试代码 CodeArts的Python扩展提供了调试支持,让您能够设置断点、检查数据,在逐步执行程序时使用调试控制台。 对于快速开始项目,您可以在 “main.py” 文件的第 14 行设置一个断点。将光标悬置在 “print_hi” 调用上,然后按下 “F9” / “Ctrl+Shift+B”

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  • 代码生成

    代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题: Java

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  • 代码调试

    代码调试 CodeArts IDE Online 支持C/C++工程调试,调试之前需满足以下条件: 编译时,已在“.theia/tasks.json”中需要加上调试参数“-g”,如:“g++ -g -o hello helloworld.cpp”,默认已经添加,如没有,需要手动添加。

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  • 代码解析

    代码解析 项目结构如下 ApiController:提供被北向应用NA调用的接口。 Application:主启动类 AuthFilter:鉴权过滤器。 ConfigController:被云端调用进行配置处理。 ConfigService:配置管理服务 。 ItIntegrat

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  • 代码解析

    代码解析 Demo代码如下,具体实现的是模拟电机设备上报数据,SDK获取上报数据做进一步分析处理。如果遇到状态为error,则调用事先在产品模型定义好的设备命令。对于未指定MOTOR_PRODUCT_ID的产品上报的数据将继续上报给云端。 #include "edge.h" #include

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  • Code代码

    Code代码 Code代码也被称为函数连接器,仅包含“运行动作”一个执行动作。 连接参数 Code代码连接器无需认证,无连接参数。 运行动作 输入参数 用户配置运行动作执行动作,相关参数说明如表1所示。 表1 运行动作属性配置输入参数说明 参数 必须 说明 函数名称 是 选择下拉

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  • 准备代码

    171ba0b3"。该问题会导致代码安装失败,会在后续版本修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。

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  • 准备代码

    ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本

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  • 准备代码

    ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数完静态benchmark和动态benchmark

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  • 准备代码

    准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 训练作业失败,返回错误码139

    未知系统问题导致,建议先尝试重建作业,重建后仍然失败,建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵不通的情况,先去排查通和不通的日志是否存在pip源更新了依赖包,如下图,安装之前通的老版本即可。 图2 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 方案概述

    将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足; 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果: 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 提交代码到代码仓库

    提交代码代码仓库 开发在本地完成业务代码和IaC脚本后,需要提交代码文件至代码仓库。 前提条件 开发业务代码和编写IaC脚本已完成。 已创建代码仓库。 需要具备开发人员角色权限,权限申请方法请参见申请权限。具体角色权限说明请参考用户角色和权限说明。 操作入口 在开发中心工作台左上角单击,在菜单列表中选择“全部菜单

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  • 路网数字化服务-成长地图

    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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