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。

 
 

    深度学习嵌入式模型 更多内容
  • 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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  • ModelArts

    使用常用框架的元模型创建AI应用 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为AI应用,进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型,可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型,可先将模型上传至OBS,再从OBS中导入模型。

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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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  • 模型归档

    是否是Spark环境:请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包:请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包,供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json:请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标,完成模型归档。 父主题: JupyterLab开发平台

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题: 用户指南

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  • 模型训练

    单击界面左下角的“异常检测模型训练”,弹出“异常检测模型训练”代码框,如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的,在弹出的算子框中,选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”,添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

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  • 模型管理

    模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题: 资产建模

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  • 模型仓库

    模型仓库 在菜单栏中,选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式,展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息,如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

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  • 模型集市

    模型集市 调用预置大语言模型非流式模型服务 调用预置大语言模型流式模型服务 调用预置向量化模型批量服务 父主题: API

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  • 功能模型

    功能模型 功能模型描述按功能分解出特性、功能组、功能元素,以及它们之间的依赖关系。 元素介绍 元素名 图标 含义 Function 功能。 Feature 特性。 Function Domain 功能域。 Composition 组合,是整体与部分的关系,但部分不能离开整体而单独存在。

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  • 技术模型

    技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈,包括整体框架技术,公共机制,基础设施,公共服务/组件,以及各逻辑功能元素的技术方案等。 元素介绍 元素名 图标 含义 Module (IEEE 610.12-1990)系统中一个逻辑上可分离的部分。系统设十中模块特指系统设计阶

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  • 代码模型

    因为代码模型主要是描述创建出来的代码元素与逻辑元素的Manifest连线关系,所以在代码模型设计前必须要先完成逻辑模型的设计。 建模步骤 创建代码模型图。 创建新的代码模型图或者在已有的代码模型图中进行画图设计,如果设计内容过多,可根据实际情况将内容进行拆分,创建多个代码模型图,在对应的代码模型图中去建立关系。

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  • 交付模型

    前提条件 因为交付模型主要是描述构建模型中的结构元素打包成交付文件的过程,所以必须先完成构建模型的设计才能进行交付模型。 建模步骤 创建交付模型。 创建新的交付模型图或者在已有的交付模型图中进行画图设计,如果设计内容过多,可根据实际情况将内容进行拆分,创建多个交付模型图,在对应的交付模型图中去建立关系。

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  • 部署模型

    前提条件 部署模型描述产品打包交付件的部署场景,所以画部署模型需要完成前面的构建模型或交付模型。 因为有些特殊产品没有交付打包过程,只有构建过程,在部署时使用的是构建过程生成文件来部署到部署模型中,描述部署的场景。 建模步骤 创建部署模型。 创建新的部署模型图或者在已有的部署模型图中进行

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  • 逻辑模型

    该规则项检查出的是架构信息树中按模型图构树后显示红色叹号的告警元素。 检查范围 当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义:“工程设置>元素构造型”下,绑定到4+1视图:逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型。 包括:在逻辑模型图上创建出来的逻辑元

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  • 部署模型

    该规则项检查出的是架构信息树中按模型图构树后显示红色叹号的告警元素。 检查范围 当前模型工程中的所有符合定义规则的部署元素(定义规则:工程设置>构造型下,绑定到4+1视图 : 部署模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为部署元素)。 在部署模型图上创建出来的部署元素; 引用到部署模型中的部署元素(包含关联空间中的引用的部署元素);

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  • 模型设计

    模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型图类型

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  • 模型管理

    模型管理 如何创建包 如何创建自定义视图和模型 如何配置自定义元素构造型

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  • 训练模型

    训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果,详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“训练”。 模型训练一般需要

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  • 训练模型

    请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,配置训练参数,开始训练模型。 输出路径 模型训练后,输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框,在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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