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。

 
 

    深度学习颜值打分 更多内容
  • 深度学习模型预测

    to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。

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  • 深度学习模型预测

    to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。

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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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  • 迁移学习

    根据实际源数据集和目标数据集标签列的修改图1红框区域对应。其中,S表示源数据,T表示目标数据,X表示数据特征,Y表示数据标签。 单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源

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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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 绩效管理

    基本信息的内容包含了方案名称、周期类型、方案状态、考核人是否参与所有考核方式、等级方案、考核人未打分处理规则、是否自评、自评是否打分、是否矩阵打分、定分是否描述打分、自助是否显示考核明细、同周期考核对象是否允许重复、是否允许查看前一级打分人结果、评分方式、流程模板、绩效面谈、绩效申诉、绩效改进、方案描述、创建人以及创建时间。

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  • 异常检测

    随机森林结构仅构造一次,模型更新仅仅是节点数据分布的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息,能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE,表示数据的异常打分。

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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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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 异常检测

    随机森林结构仅构造一次,模型更新仅仅是节点数据分布的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息,能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE,表示数据的异常打分。

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 装箱调度(Binpack)

    增大该权重,可提高装箱策略在整体调度中的影响力。 10 CPU权重 增大该权重,优先提高集群CPU利用率。 1 内存权重 增大该权重,优先提高集群Memory利用率。 1 自定义资源类型 指定Pod请求的其他自定义资源类型,例如nvidia.com/gpu。增大该权重,优先提高指定资源的利用率。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 执行作业

    预测阈值,最小0,最大1 learning_rate 否 Float 学习率,最小0,最大1 batch_size 否 Integer 批大小,最小1 epoch 否 Integer 迭代次数,最小1 tree_num 否 Integer 树数量,最小1 tree_depth

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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