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。

 
 

    深度学习训练完了后如何推理 更多内容
  • 模型训练

    模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 自动学习训练的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 自动学习模型训练图片异常? 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

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  • ModelArts资源简介

    ModelArts在Notebook、Workflow、自动学习、全流程开发(推理训练)中提供了免费的资源可供您 免费体验 AI开发,具体可参见: 免费体验CodeLab 免费体验Workflow 免费体验自动学习 免费体验AI全流程开发 在使用ModelArts进行开发时,在模型训练和模型部署上线阶段,会用到计算资源,具体可参见按需付费使用。

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    Ascend snt9b Notebook、训练推理部署 mindspore_2.1.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练推理部署 mindspore_2.2.10-cann_7

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  • 智能问答机器人版本

    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 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    Ascend snt9b Notebook、训练推理部署 mindspore_2.1.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练推理部署 mindspore_2.2.10-cann_7

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  • 计费说明

    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。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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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 网络智能体 NAIE

    创建项目 导入数据 特征工程-JupyterLab开发平台 创建模型训练工程 打包训练模型 发布在线推理服务 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 通过数据集导入数据,在开发代码中如何获取这些数据? 如何自定义安装python第三方库? 待标注数据文件格式要求? 安全

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  • AI开发基本流程介绍

    能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 分页查询智能任务列表

    群状态正常;配置此参数,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效。 inf_config_list Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表,可选填,默认为空。 inf_output String 主动学习推理的输出路径。 infer_result_output_dir

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  • 开发推理

    py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时,可以使用推理代码,完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成,可在左侧目录树中,看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况,编辑修改推理文件中的代码。 父主题:

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  • 推理部署

    推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测

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  • 推理简介

    在完成AI应用的创建,可在“部署上线”页面对AI应用进行部署。ModelArts当前支持如下几种部署类型: 在线服务 将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理自动停止。 边缘服务 通过智能边

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  • 推理服务

    推理服务 推理服务 任务队列 父主题: 训练服务

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  • 推理服务

    24] 之间的整数。开启自动停止,在线服务部署成功将在您所指定的时间自动停止以节约算力。后续可以随时打开或关闭该设置。 单击“确认”,下发新建推理服务任务。 推理服务相关操作 图2 推理服务列表 在“推理服务”列表,可对任务进行以下操作。 表1 推理服务相关操作 任务 操作步骤

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  • 排序策略-离线排序模型

    重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。

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  • 云端推理

    请根据实际情况设置“版本”、“计算节点规格”等信息,或保持默认值也可以,单击“确定”。 等待系统发布推理服务,大约需要10分钟。发布成功,模型包所在行的图标更新为。 单击模型包右侧的图标,进入推理服务快速验证页面。 在左侧的“验证消息”区域,输入json格式的验证数据,如下所示。 {

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  • 推理服务

    推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中,“推理服务”主界面默认展示所有推理服务,用户可查

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理推理结束推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型推理

    模型推理 模型初始化成功,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 方案概述

    该解决方案会部署如下资源: 创建两个 对象存储服务 OBS桶,一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts,用于机器学习模型训练,预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGra

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