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。

 
 

    深度学习拓扑 更多内容
  • 查看Storm拓扑日志

    查看Storm拓扑日志 操作场景 用户需要查看Storm拓扑在worker进程中的执行情况时,需要查看worker中关于拓扑的日志。如果需要查询拓扑在运行时数据处理的日志,提交拓扑并启用“Debug”功能后可以查看日志。仅启用Kerberos认证的流集群支持该场景,且用户需要是拓扑的提交者,或者加入“stormadmin”。

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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

    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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  • 使用拓扑定位异常

    能指标。 应用异常调用快速定位。 操作步骤 登录 应用性能管理 控制台。选择左侧导航中的“全链路拓扑”,进入APM拓扑界面。 查看拓扑数据图中各指标、业务拓扑关系、TOP统计信息等。 右键单击有问题的调用链,并选择“调用链搜索”。 进入调用链界面,查看失败/高时延调用链,点击操作列的“查看调用关系”。

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  • 数据同步拓扑介绍

    数据同步拓扑介绍 DRS实时同步功能目前支持多种拓扑类型,用户可根据自己的需求进行规划,详细说明可参考以下内容。 为保证同步数据的一致性,请勿对目标数据库中的同步对象进行修改操作。 一对一实时同步 用户创建一个同步任务来实现一对一的实时同步。 一对多实时同步 用户需要用户创建多个

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  • 查询剧本拓扑关系

    查询剧本拓扑关系 功能介绍 查询剧本拓扑关系 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/soc/playbooks/instances/{instance_id}/topology 表1

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  • 配置虚拟网络拓扑

    配置虚拟网络拓扑 操作步骤 单击“拓扑”页签。 在“VN”中选择已经建立的VN名称。 在“预定义拓扑”页签下,配置拓扑信息,如图1所示。 Hub1站点优先级为“1”,Hub2站点优先级为“2”。 图1 配置Overlay拓扑 配置完成后,单击“确定”。 父主题: 创建Overlay网络

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  • 配置Overlay拓扑

    配置Overlay拓扑 前提条件 已规划好相关数据,并与客户达成一致,具体信息请参考VN及网络拓扑数据规划。 操作步骤 单击“拓扑”页签。 在“VN”中选择已经建立的VN名称。 在“预定义拓扑”界面,选择“模式”为“简单模式”,选择“拓扑模式”为“Full-Mesh”,设置“分支

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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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  • 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处理器的超强算力,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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  • 配置Overlay拓扑

    配置Overlay拓扑 操作步骤 单击“拓扑”页签。 在“VN”中选择已经建立的VN名称。 在“预定义拓扑”界面,依次选择“模式”、“拓扑模式”。 默认拓扑模式为“Full-Mesh”,单击“Hub-Spoke”进行切换,并设置中心站点和分支站点。 图1 配置Overlay拓扑 打开“分

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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  • 查询组件环境拓扑图

    查询组件环境拓扑图 功能介绍 查询组件环境级别全局拓扑图信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/topology/env-search

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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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  • 模型训练

    实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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