深度学习在线开发环境 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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  • 套餐包简介

    ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型训练(训练作业)、部署上线(在线服务)。 父主题: 购买套餐包

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  • ModelArts

    ModelArts不仅支持自动学习功能,还预置了多种已训练好的模型,同时集成了Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师:AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 自动学习

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  • 学习路径和在线课程是什么关系?

    学习路径和在线课程是什么关系? 学习路径是基于学员角色或学习场景等定制的循序渐进的学习体系、推荐的个性化方案课程,帮助您从海量基础在线课程中迅速定位所需课程、开启云上热门技术之旅;在线课程即华为云开发者学堂提供的基础培训课程。 父主题: 华为云培训常见问题

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  • 功能介绍

    支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过程序调用内置的UI组件,为自己的程序添加自定义的界面控件,实现交互式的可视化遥感分析 图9 内置UI交互能力的风云4A沙尘分析应用 具备在线零代码遥感与地理数据

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 什么是ModelArts

    使用更多的功能,并查看其相关操作指导 如果您是一个业务开发者,可以使用自动学习功能(无需编码,无需专业的AI基础能力),快速构建模型。详细操作指导可参考《自动学习》。 如果您是一个AI工程师,可以使用AI全流程开发,包含使用《开发环境》、《数据准备与分析》、《数据标注》、《模型开发》、《推理部

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  • 模型训练简介

    新建模型训练工程:支持用户在线编辑并调试代码,基于编译成功的代码对模型训练工程的数据集进行训练,输出训练报告。用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练,直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程:创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。

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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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  • ModelArts使用简介

    如果您想了解如何一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts同时提供了自动学习功能,帮助用户零代码构建AI模型,详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向A

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 创建工程

    创建工程 创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时,将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”,自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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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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  • 功能介绍

    图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向典型业务场景与应用需求,可提供遥感影像在线智能解译能

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  • 概述

    了需要使用计算资源的功能,例如CodeLab、Workflow、自动学习开发环境、训练管理、部署上线。在ModelArts的公共资源池中,提供了免费的资源规格,可以免费体验Workflow、自动学习开发环境、训练管理、部署上线功能。 仅在“华北-北京四”区域提供了免费规格,请注意您使用的区域。

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  • 功能介绍

    模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境,支持对模型进行编辑修改后,生成新模型包。同时支持多模型组合编排生成新模型。支持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官网、发布成在线推理服务,进行在线推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证 模型

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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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