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。

 
 

    深度学习神经网络量化6 更多内容
  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、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。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 迁移学习

    单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明,如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。

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  • 学习项目

    )。 项目规则 图6 项目规则 可见范围: 可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时

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  • 下载轻量化文件

    下载轻量化文件 功能介绍 下载轻量化文件 文件轻量化完成后,会以目录文件夹的形式存储在系统中,通过查询轻量化任务状态能够获取到轻量化文件的存储目录,即属性lightweight_file_path的值。该目录下会存在大量的轻量化文件,这些文件信息会存储在该目录下的Configurations

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  • 内容数据量化

    内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题: SOW(项目工作说明书)注意事项

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  • 使用SmoothQuant量化

    --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。

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  • 概述

    概述 图像搜索 Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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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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  • 什么是内容审核

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过调用API获取推理结果,帮助用户打造智能化业务系统,提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ,利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ,采用人工智能文本检

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  • 迁移过程使用工具概览

    内置的知识库进行自动优化,以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成:规范化、自动调度和后端优化。

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  • 轻量化模型转换API

    量化模型转换API 上传图纸文件 查询轻量化任务状态 下载轻量化文件 父主题: IPDCenter Space服务API

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 策略参数说明

    data_source_config 是 JSON 请参见表6,数据源参数配置。 algorithm_config 是 JSON 算法参数配置。 candidate_set_config 是 JSON 请参见表8,候选集参数配置。 表6 data_source_config参数说明 参数名称

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  • 最新动态

    给定源实例中多个图片路径,到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 查询轻量化任务状态

    最大长度:30 状态码: 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度:8 最大长度:36 error_msg String 错误描述 最小长度:2 最大长度:512 请求示例 查询轻量化任务状态 /basic/corem

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  • 向量化执行引擎

    量化执行引擎 GS_232010001 错误码: [SonicHashJoin]: The memory of the current statement is not controlled. 解决方案:请设置hashjoin_spill_strategy为0-2。 level:

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 大数据分析

    现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。

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