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。

 
 

    深度学习算AI么 更多内容
  • DevServer资源使用

    关闭和开启RoCE网卡网口 NPU Snt9B 裸金属服务器 力查询 NPU Snt9B裸金属 服务器 docker网络配置方案 NPU Snt9B裸金属服务器多机批量执行命令 NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 启动/停止实例 同步裸金属服务器状态 父主题: 弹性裸金属DevServer

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  • 方案概述

    应用场景 近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。

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  • 方案概述

    应用场景 近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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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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  • 模型训练

    百层,参数规模达到百兆甚至在GB规格以上,导致对计算资源的规格要求极高,主要体现在对硬件资源的力及内存、ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格,以端侧智能摄像头为例,通常端侧力在1TFLOPS,内存在2GB规格左右,ROM空间在2GB左右,需要将端侧模型大小控制在百KB级别,推理时延控制在百毫秒级别。

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  • 创建tool

    取值范围:输入字符最大长度为255,中文单个字符,不能包含<>#%&字符。 scope 否 String 工具范围,如果为空,则默认为domain。支持选项: domain:表示仅当前租户可见可用 vendor 否 String 工具创建者,默认为domain名称。 取值范围:长度[0,64],中文单个字符,不能包含<>()#%&/字符。

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 什么是云容器引擎

    普通容器:Cgroups隔离 提供虚机级别的隔离 边缘基础设施管理 不支持 支持管理智能边缘小站 不支持 产品架构 图1 CCE产品架构 计算:全面适配华为云各类计算实例,支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾力;支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络:支

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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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  • ML Studio简介

    载体。 链中的算子之间可以通过有向无环图(DAG)的形式组合,也可不与任何算子组合,一个链可包含若干个DAG或零散算子。 在运行过程中,通过DAG形式组合的算子将严格按照DAG顺序调度运行,而未按DAG形式组合的算子则按照添加至链的先后顺序运行。 MLS中的一个链可转换成

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发基本流程介绍 什么是AI AI人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析

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  • 自动学习

    自动学习 AI要规模化走进各行各业,必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力,并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力,缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说,更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 方案概述

    传统种植标准不一致,导致产品一致性、品牌营销层次不齐; 农业农村数据资源分散、信息孤岛、数据壁垒和共享机制不健全,“资源不清、管理无序”; 海量涉农数据缺乏强大的力支持,对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别,传统作业人力物力成本较高,且存在时效性低,无法监管种植过程的问题; 供给

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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