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。

 
 

    深度学习算法 传统视觉算法 区别 更多内容
  • 方案概述

    决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、

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  • 常用概念

    转码的一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件,以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。

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  • 计费说明

    对业务场景为简单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。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

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  • 如何查看算法日志

    如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”,进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称,进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”,单击“编辑”,在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关,并单击“保存”。 输出的日

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  • 停止算法部署

    停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 URI PUT /v2/{project_id}/algorithm/{alg_id}/deploy/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法参见获取项目ID和名称

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  • 部署算法服务

    部署算法服务 查看算法服务清单 购买算法服务包后,可在“算法中心 > 算法服务”中查看当前可以使用的算法服务清单。 算法服务按场景和来源可分为华为自研云上算法、华为自研边缘算法、非华为自研云上算法和非华为自研边缘算法。其中华为自研云上算法购买后可直接用于视频分析作业,无需手动部署,部署状态一栏显示为“/”。

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  • 开发算法模型

    型以及模型保存格式。 ModelArts自动学习功能训练生成的模型,暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具,开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型,且您开发的模型需保存为“.pb”或“.c

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  • 上传算法至SFS

    上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件,把第27行:t_mul=1. 注释掉。

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  • 算法文件说明

    算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台,算法文件包需要满足一定要求,请详细阅读本节,有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下,需要包括启动文件“xxx.py”(启动文件名可自定义),以及一些必要的训练文件。 启动文件(必选)

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  • 执行算法(1.0.0)

    String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法算法名字为pagerank,算法的权重系数为0.85,收敛精度为0.00001,最大迭代次数为1000,考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1

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  • personalrank算法(1.0.0)

    personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数),取值范围为(0,1),默认值为0.85。 convergence 否 Double

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  • 执行DSL算法

    执行DSL算法 功能介绍 提供灵活,可控的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法介绍。 URI URI 格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=algorithm-query

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  • 算法API参数参考

    topicrank算法(topicrank) louvain算法(louvain) Bigclam算法(bigclam) Cesna算法(cesna) infomap算法(infomap) 标签传播算法(label_propagation) 子图匹配算法(subgraph matching)

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  • 聚合算法优化

    聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法,即使用快速聚合hashmap作为缓存,以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持,从而避免拥有聚合表的宽模式(大量key字段或value字段)时产生的性能问题。 操作步骤 要启动

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  • 使用算法分析图

    使用算法分析图 服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法,您可以使用图算法做关系分析等。 使用算法分析图,具体操作如下: 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区,你可以选择算法,并设置参数。 图引擎服务支持的算法算法一览表所示,详细算法介绍请参见算法参考。

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  • PageRank算法

    PageRank算法 概述 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个Pag

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  • k核算法(kcore)

    k核算法(kcore) 功能介绍 根据输入参数,执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法,用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一,较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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  • 算法API参数参考

    算法API参数参考 算法公共参数 最短路径(shortest_path) 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets) 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 父主题: 原生算法API

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  • 执行DSL算法

    执行DSL算法 功能介绍 提供灵活的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法说明。 DSL算法执行结束后,用户需使用HyG算法结果转存API将DSL执行结果转存到OBS上。转存之后,您可以通过stdout等文件查看算法结果,由于HyG图是分布式的,结果文件可能有多个,对应不同分区的结果。

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  • 算法API参数参考

    算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法(1.0.0) personalrank算法(1.0.0) k核算法(kcore)(1.0.0) k跳算法(k_hop)(1.0.0) 共同邻居(common_neighbors)(1.0.0) 点集共同邻居(common_n

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  • 视觉套件

    视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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