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。

 
 

    深度学习研究概况 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • API概况

    API概况 消息&短信服务所提供的接口,根据不同的API调用方式分为应用、签名、模板API和发送接收短信API。 表1 接口说明 类型 子类型 说明 应用、签名、模板API 短信应用API 可以实现查询短信应用、创建短信应用、查询应用数量、获取应用详情、修改短信应用等操作。 短信签名API

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  • 概况查看

    ”、“导出KML”、“保存”、“删除”、“重命名”。 图2 重建右键菜单功能 概况详情页面,显示模型的产品名称、格式、状态、进度、瓦片数等。具体使用场景请参见表1。 图3 重建概况页面 表1 重建概况功能说明 产品 显示产品名称。 格式 显示产品的格式(osgb等)。 状态 显示

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  • 资源概况

    资源概况 分布 趋势 集群 主机 父主题: 主机

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  • 查询APP概况

    查询APP概况 功能介绍 查询租户名下的APP概况:已进行API访问授权的APP个数,未进行API访问授权的APP个数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/apigw/instances/{instance_id}/resources/outline/apps

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  • 查询API概况

    查询API概况 功能介绍 查询租户名下的API概况:已发布到RELEASE环境的API个数,未发布到RELEASE环境的API个数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/apigw/instances/{instance_id}/r

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  • 查询API概况

    查询API概况 功能介绍 查询租户名下的API概况:已发布到RELEASE环境的API个数,未发布到RELEASE环境的API个数。 URI HTTP/HTTPS请求方法以及URI如下表所示。 表1 HTTP/HTTPS请求方法以及URI 请求方法 URI GET /v1.0/a

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  • 查询APP概况

    查询APP概况 功能介绍 查询租户名下的APP概况:已进行API访问授权的APP个数,未进行API访问授权的APP个数。 URI HTTP/HTTPS请求方法以及URI如下表所示。 表1 HTTP/HTTPS请求方法以及URI 请求方法 URI GET /v1.0/apigw/r

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  • 查询API概况

    查询API概况 功能介绍 查询租户名下的API概况:已发布到RELEASE环境的API个数,未发布到RELEASE环境的API个数。 URI HTTP/HTTPS请求方法以及URI如下表所示。 表1 HTTP/HTTPS请求方法以及URI 请求方法 URI GET /v1/{pr

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  • 查询APP概况

    查询APP概况 功能介绍 查询租户名下的APP概况:已进行API访问授权的APP个数,未进行API访问授权的APP个数。 URI HTTP/HTTPS请求方法以及URI如下表所示。 表1 HTTP/HTTPS请求方法以及URI 请求方法 URI GET /v1/{project_

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  • 查询API分组概况

    查询API分组概况 功能介绍 查询租户名下的API分组概况:上架的API分组个数,未上架的API分组个数。 URI HTTP/HTTPS请求方法以及URI如下表所示。 表1 HTTP/HTTPS请求方法以及URI 请求方法 URI GET /v1/{project_id}/api

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  • 什么是医疗智能体

    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。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 新建研究

    新建研究 进入“专题”页面,单击“新建研究”。 图1 新建研究 参考表1,设置运行信息。 表1 参数说明 参数 说明 选择项目 选择创建好,并带有数据的项目。 研究名称 可自定义研究名称。 流程 选择资产市场中订阅的Docking Summary流程。 配体分子 选择上传的配体小分子文件。

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  • 查询API分组概况

    查询API分组概况 功能介绍 查询租户名下的API分组概况。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/apigw/instances/{instance_id}/resources/outline/groups 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • 查询API分组概况

    查询API分组概况 功能介绍 查询租户名下的API分组概况:上架的API分组个数,未上架的API分组个数。 URI HTTP/HTTPS请求方法以及URI如下表所示。 表1 HTTP/HTTPS请求方法以及URI 请求方法 URI GET /v1.0/apigw/resources/outline/groups

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  • 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

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  • 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

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  • 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

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  • 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

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