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。

 
 

    深度学习预测数组 更多内容
  • 实时预测

    实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • 服务预测

    服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout

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  • 数组类型

    用示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下: 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节即1073741823字节。 数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词AR

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  • 数组函数

    数组函数 本文介绍数组函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数组函数 函数 描述 array函数 将输入的参数构造成数组,参数类型必须相同。 array_position函数 获取指定元素的下标,下标从1开始。如果指定元素不存在,则返回0。 cardinality函数

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  • 数组和record

    数组和record 数组 record 父主题: 存储过程

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  • 执行作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 预测接口

    预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是 String

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  • 批量预测

    批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • 预测机制

    预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况,对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量,并根据预测数据设置预算提醒,以达到基于预测成本进行预算监控的目的。由于预测是一种估计值,因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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  • 产品功能

    搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测 可信智能计算 节点 数据参与方使

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  • AI开发基本流程介绍

    。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整

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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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  • 数组和record

    数组和record 数组 record 父主题: 存储过程

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  • 分子属性预测

    分子属性预测 基于盘古药物分子大模型,预测化合物ADMET相关的80多种成药属性,有些属性的预测值会给出置信区间,更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片,进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息,及配置相关参数。 输入方式:支持绘制分子、选择文件、手动输入。

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  • 时序预测-time

    时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

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  • 预测接口(排序)

    预测接口(排序) 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是

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  • 请求数组

    调用ObsClient的相关接口均需要传入请求数组(associative array类型)作为输入。对于桶操作接口,请求数组中固定包含Bucket用于指定桶名(ObsClient->listBuckets除外);对于对象操作接口,请求数组中固定包含Bucket和Key分别用于指定桶名与对象名。

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  • 数组和record

    数组和record 数组 record 父主题: 存储过程

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  • 复制参数组

    复制参数组 功能介绍 复制参数组。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/configurations/{configuration_id}/copy 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 重置参数组

    重置参数组 功能介绍 重置参数组。 调用接口前,您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前,您需要提前获取到地区和终端节点,即下文中的Endpoint值。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 仅自定义模版才可以重置。 URI POST https://{

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  • 使用模型

    使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果,命令如下。 1 2

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