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。

 
 

    深度学习训练过程的结构图 更多内容
  • 概述

    概述 数据库逻辑结构图 数据查询请求处理过程 管理事务 相关概念

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  • 概述

    概述 数据库逻辑结构图 数据查询请求处理过程 管理事务 相关概念

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类所有样本中,模型正确预测为该分类样本比率,反映模型对正样本识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对负样本区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对样本整体识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召

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  • 排查过程

    排查过程 方案一:工具溯源排查 方案二:DOS系统命令排查 Windows主机安全加固建议 父主题: 主机安全排查(Windows操作系统)

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  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

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  • 开发过程

    开发过程 订购资产 创建应用 开发应用 测试应用 发布应用 集成到ISDP+ Mobile 父主题: 移动端开发全流程

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  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

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  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 其他语句 游标 高级包 调试

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  • 优化过程(Windows)

    driver和virtio驱动。 将待优化Windows私有镜像创建为 云服务器 ,并开机登录该云 服务器 。 在云服务器云服务器上安装最新版本PV driver。 具体操作请参见安装PV driver。 安装在KVM虚拟化资源池创建云服务器所需virtio驱动。 具体操作请参见安装virtio驱动。

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  • 函数/过程管理

    需要“授予”或“撤销”权限。 在“SQL预览”页签,可以查看根据以上输入自动生成SQL查询。如发现有不符合预期,可返回上一步修改,直至符合预期。 单击“完成”。 调试函数/过程 断点用于暂停其所在行中PL/SQL程序执行,可用断点控制执行并调试过程。设置并启用断点后,PL

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  • 最新动态

    相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • 模型训练

    在运行过程计算图、各种指标随着时间变化趋势以及训练中使用到数据信息。 单击图标,查看模型评估报告。 评估指标:可以通过数值和图表方式展示各项指标的数据信息。 超参:展示训练集、测试集和标签列信息。 任务系统参数:展示训练任务配置参数信息。 父主题: 创建联邦学习工程

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  • 如何查看ModelArts中正在收费的作业?

    完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建训练作业和部署服务。同时,也需清理存储到OBS中数据。 Notebook实例: 运行中Notebook实例会收费,使用完成后请及时停止Notebook实例或删除。使用EVS做存储时,需同时清理存储到EVS中数据。 CodeL

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  • 导入和预处理训练数据集

    导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网教程,创建一个简单图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本,单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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  • 创建项目

    数据校验:对您数据集数据进行校验,是否存在数据异常。 预测分析:将发布好数据集版本进行训练,生成对应模型。 模型注册:将训练结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成模型部署为在线服务。 快速查找创建好项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习属性类型(项

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  • 产品术语

    标签列 模型训练输出预测值,对应数据集一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣长度和宽度、花萼长度和宽度、鸢尾花种类。其中,鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部参数,必须用户手动配置和调整,可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成模型进行

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  • 大数据分析

    运行越来越多CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本,并在预算范围内尽可能扩大集群规模,提升业务效率。客户要面对最大挑战是一定概率实例终止情况,通过保留一定量按需实例作为竞享实例BackUP

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • ModelArts资源简介

    以直接在AI开发过程中,直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池:提供独享计算资源,可用于Workflow、自动学习、开发环境、训练作业、部署模型。专属资源池不与其他用户共享,更加高效。如果您想要拥有专属于自己资源池,可以在ModelArts控制台中创建自己专属资源池,具体可参见购买专属资源池。

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    本文使用ModelArts上NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1,具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持镜像详情。该Snt9B资源中Python环境为3

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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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