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。

 
 

    深度学习训练好的模型如何使用 更多内容
  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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

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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学

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  • 提交排序任务API

    1]之间,是机器学习领域里常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格差异如表1所示。 表1 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 √ √

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    of memory 解决方法: 将yaml文件中per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspee

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  • ModelArts

    Gallery。 订阅免费模型 发布免费模型 数据集分享和下载 AI Gallery资产集市提供了数据集分享和下载。订阅者可在AI Gallery搜索并下载满足业务需要数据集,存储至当前帐号OBS桶或ModelArts数据集列表。分享者可将已处理过数据集发布至AI Gallery。

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  • 如何使用

    应用程序调用KMS“create-key”接口创建一个自定义密钥。 应用程序调用KMS“create-datakey”接口创建数据加密密钥。得到一个明文数据加密密钥和一个密文数据加密密钥。 密文数据加密密钥是由1创建用户主密钥加密明文数据加密密钥生成。 应用程序使用明文的数

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  • 如何使用

    如何使用 OT应用使用步骤: 1. 将创建好应用部署到节点。部署请参照应用部署。 2. 添加设备进行测试(添加设备请参考设备接入边缘节点)。 可以利用MQTT.fx软件模拟设备接入调试。 驱动应用使用步骤: 1. 将创建好应用部署到节点。部署请参照应用部署。 2. 添加网关。

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  • 如何使用

    如何使用 OT应用使用步骤: 将创建好应用部署到节点。部署请参照应用部署。 添加设备进行测试(添加设备请参考设备接入边缘节点)。 可以利用MQTT.fx软件模拟设备接入调试。 驱动应用使用步骤: 将创建好应用部署到节点。部署请参照应用部署。 添加网关。 添加设备进行测试(添加设备请参考设备接入边缘节点)。

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  • 使用自动学习实现预测分析

    使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • ModelArts中常用概念

    指按某种策略由已知判断推出新判断思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫

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  • 应用场景

    断出不合规语音内容。 场景优势: 实时性:可以实时监测和分析直播间中语音内容,保障直播间秩序和安全。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送语音消息进行审核,及时判断出包含不良内容语音消息,帮

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台,可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用摄像机。 在首页导航栏,进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同条件筛选摄像机,单击选择需要摄像机(如X2221-VI),摄像机相关信息将显示在右侧摄像机详情窗口

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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • 产品优势

    支持在分布式、信任边界缺失多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)联邦计算;

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  • 功能介绍

    可以实现1分钟以内音频到文字转换。对于用户上传二进制音频格式数据,系统经过处理,生成语音对应文字,支持语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟

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  • 如何使用

    发生。 3 查看漏洞 查看镜像上存在漏洞,并判断是否需要“忽略”漏洞。 查看容器运行时安全详情 查看容器运行时异常行为。 父主题: 访问与使用

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    个由NVIDIA开发基于PyTorch深度学习模型训练框架。它结合了两个强大工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器并行处理能力。可以高效地训练大规模语言模型。 Megatron-

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