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。

 
 

    深度学习与tensorflow 更多内容
  • TensorFlow图像分类模板

    “images”的输入。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的“model”目录。 模板输入 存储在OBS上的TensorFlow模型包,确保您使用的OBS目录ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 预置图像处理模式,不可覆盖,即创建模型时不支持选择其他输入输出模式。

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  • 执行作业

    用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置自定义配置。填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。

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  • 模型推理代码编写说明

    encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorFlowTensorFlow 2.1。其他引擎推理代码请参考PyTorchCaffe。 推理代码 1 2

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  • TensorFlow-py27通用模板

    存储在OBS上的TensorFlow模型包,确保您使用的OBS目录ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 未定义模式,可覆盖,即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中,且必须以“model”命名。“mode

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  • TensorFlow-py36通用模板

    存储在OBS上的TensorFlow模型包,确保您使用的OBS目录ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 未定义模式,可覆盖,即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中,且必须以“model”命名。“mode

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  • 模型训练简介

    模型训练简介 模型训练服务支持所有主流算法框架,如:TensorflowMXNetCaffe, Spark_MLlib,Scikit_Learn,XGBoost,PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。提供CPU、GPU等多种计算资源,集成了基于开源

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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后,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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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 业务代码问题

    日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 日志出现ECC错误,导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误

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  • 产品优势

    。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 传统自建Hadoop集群相比,Serverless架构的DLI还具有以下优势: 表1 Serverless DLI传统自建Hadoop集群对比的优势

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 路网数字化服务-成长地图

    3分钟创建一个游戏类容器应用 网络安全 什么是E CS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 运维监控 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 资源管理 什么是ECS 创建容器应用基本流程

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  • 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”

    分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误:WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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  • 什么是医疗智能体

    提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ,支撑药企高效地开展药物研发工作。 医疗智能体 深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程,让药企能更快速高效地完成药物研发,节约研发成本。 产品优势 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。

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  • moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune?

    率,在数据量不是很大的情况下,Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口,对TensorFlow做了优化,里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时,需要修改非MoXing代码,在其中增加如下内容:

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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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  • 如何在Notebook中上传下载OBS文件?

    式训练加速框架,构建于开源的深度学习引擎TensorFlowPyTorch等之上,使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API,可以用来读写OBS文件。 您可以通过MoXing API文档了解其原生API对应关系,以及详细的

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • TensorBoard可视化作业

    Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中,请将模型训练时产生的Summary文件先上传到OBS并行文件系统,并确保OBS并行文件系统ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时,Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。

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