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。

 
 

    深度学习小说分段 更多内容
  • 分段上传

    初始化分段上传任务,即创建分段上传任务。 上传分段。 完成上传合并段或终止(即取消)分段上传任务。 完成上传合并段,文件会存储到桶中。终止(即取消)分段上传任务,之前所有上传的分段内容将会被丢弃。 初始化分段上传任务 功能介绍 使用分段上传方式传输数据前,必须先创建一个初始化分段上传任务。该操作

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习项目

    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:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分段上传-取消分段上传任务(Python SDK)

    分段上传-取消分段上传任务(Python SDK) 功能说明 通过分段上传任务的ID,取消指定桶中的分段上传任务。 您可以选择取消多段上传任务,取消多段上传任务之后无法再次使用该上传ID上传任何段。然后,OBS将释放被取消的多段上传任务中的每个段数据的所有存储。如果有多段上传已在

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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(

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 取消分段上传任务

    通过分段上传任务的ID,取消指定桶中的分段上传任务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除分段上传任务

    key 删除单个分段上传任务时必选 批量删除分段上传任务时可选 待删除分段上传任务的对象名,或批量删除分段上传任务的对象名前缀。 说明: 批量删除分段上传任务时,如果该参数为空,则表示删除桶中所有的分段上传任务。 u 附加参数,删除单个分段上传任务时必选 待删除分段上传任务的ID。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 取消分段上传任务

    通过分段上传任务的ID,取消指定桶中的分段上传任务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分段上传-取消分段上传任务(Go SDK)

    分段上传-取消分段上传任务(Go SDK) 功能说明 通过分段上传任务的ID,取消指定桶中的分段上传任务。 您可以选择取消多段上传任务,取消多段上传任务之后无法再次使用该上传ID上传任何段。然后,OBS将释放被取消的多段上传任务中的每个段数据的所有存储。如果有多段上传已在进行中,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分段上传-初始化分段上传任务(Go SDK)

    fmt.Println(err) } } 相关链接 关于分段上传-初始化分段上传任务的API说明,请参见初始化上传段任务。 更多关于分段上传的示例代码,请参见Github示例。 分段上传过程中返回的错误码含义、问题原因及处理措施可参考OBS错误码。 父主题: 多段相关接口(Go

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分段上传-列举分段上传任务(Go SDK)

    fmt.Println(err) } } 相关链接 关于分段上传-列举分段上传任务的API说明,请参见列举桶中已初始化多段任务。 更多关于分段上传的示例代码,请参见Github示例。 分段上传过程中返回的错误码含义、问题原因及处理措施可参考OBS错误码。 父主题:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 取消分段上传任务

    通过分段上传任务的ID,取消指定桶中的分段上传任务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除分段上传任务

    待删除分段上传任务的对象名,或批量删除分段上传任务的对象名前缀。 --u -u 否 待删除分段上传任务的ID。可参考列举分段上传任务获取。 删除单个分段上传任务时该参数必选。 --fr -R 否 删除单个分段上传任务时生成结果清单文件。删除单个分段上传任务时该参数可选。 --force -f

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了