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。

 
 

    深度学习需要高配cpu么 更多内容
  • 边缘节点部署模式下创建节点,该如何配置资源分配策略?

    边缘节点部署模式下,使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机, TICS 服务无法主动感知到节点资源大小,客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现,最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。 约束条件 约束条件如下: TI CS 计算节点独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用,建议策略分配参考表1。

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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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  • 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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  • 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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  • 自动学习/Workflow计费项

    行模型训练和推理,计算资源不计费。 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时,使用公共资源池进行模型训练和推理,计算资源收费。 存储资源费用:数据存储到 对象存储OBS 的费用。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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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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  • 增强型CPU管理策略

    ,节点上其他Pod可使用该部分CPU资源。 约束与限制 使用该特性,同时满足以下条件: 集群版本为v1.23及以上。 节点操作系统为Huawei Cloud EulerOS 2.0。 弹性云服务器 -物理机节点不支持使用CPU管理策略。 操作步骤 登录CCE控制台。 单击集群名称

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。 RDS for PostgreSQL支持规格升,也支持降。 如果主实例下存在只读实例,主实例规格变更时,所选变更规格需要小于等于只读实例的规格;同样只读实例规格变更时,所选规格需要大于等于主实例当前的规格。 只读实例如需规格变更到小于主实例当前的规格时,请联系客服处理。

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    Server支持规格升,也支持降。 目前仅按需计费的实例支持可维护时间段内自动变更规格,如需使用该功能,请联系客服申请。 如果切换时间选择“可维护时间段”,任务在变更期间会导致数据库实例重启,业务暂时中断。建议将变更时间段设置在业务低峰期。 修改CPU/内存后,将会重启数据库

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  • 应用场景

    场景特点:用户群体对开发工作的推进效率,敏捷度要求更高,需要高效的协作管理方式和更低开发成本。面临异地开发协同效率低、代码合并冲突频繁的难题。 适用场景:云端 代码托管服务 ,实现协同开发。多分支管理功能和合并请求功能,彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 应用:高校教师与学生,学习与授课。 场景特点:目前缺少

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 按需计费

    例如,您在9:00:00购买了一个按需计费的专属资源池,规格为modelarts.vm.cpu.8ud(8vCPUs 16GiB),计算节点个数为2个,并在9:30:00升增加2个节点(升后共4个节点),那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 第一条对应9:00:00

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  • 在CPU核数、内存相同的情况下,小规格多节点与大规格三节点集群如何选择?

    避免集群性能受限。 大规格三节点: 如果需要处理大量数据、需要高性能计算,但可以承受较高的成本,可以选择大规格三节点集群。 例如,规格为32核256G的大规格集群(dws2.m6.8xlarge.8),拥有更快的CPU处理能力和更大的内存容量,可以更快速地处理数据。但是三节点的集群节点数量有限,高并发场景下性能较差。

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  • 产品优势

    产品优势 纯SQL操作 DLI 提供标准SQL接口,用户仅使用SQL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载,存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算

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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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  • 更新tool

    工具使用说明,如果为空,表明工具使用指导不更新。 取值范围:长度[0,255],中文算单个字符,不能包含<>()#%&/字符。 cpu 否 String 使用工具对节点的CPU限制,如果为空,表明工具CPU限制不更新。 取值范围:由数字和单位组成,单位为“C”,数字大于0,小于2000。 memory 否 String

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  • ModelArts中常用概念

    开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种,分别为共享资源池和独享资源池。ModelArts默认提供公共资源池,按需计费。专属资源池单独创建,专属使用,不与其他用户共享。 AI Gallery 预置常用模型和算法,您可以直接获取使用。您也可以将自己开发的模型、算法或数据集分享至市场,共享给个人或者公开共享。

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