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。

 
 

    深度学习图像去噪代码 更多内容
  • 准备代码

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3

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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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  • 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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  • 代码编辑

    ”选择“代码编辑”。 图1 信息抽取 选择“默认抽取”开关。 图标说明开关处于开启状态。开启后,在每个数据类别中,为每个数据字段建立同名抽取项,抽取函数为${数据字段名}。 图标说明开关处于关闭状态,需要编辑json格式代码。 在“信息抽取”对话框下方编辑json格式代码。 在“

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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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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • IAM 身份中心

    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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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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  • 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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  • 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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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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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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  • 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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  • 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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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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