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。

 
 

    深度学习怎么测试 更多内容
  • 数据源连接测试不通怎么办?

    数据源连接测试不通怎么办? 数据源连接不通可能是以下原因导致: 检查是否连接的是数据源VPC和子网。 检查是否授权了VPCEPndpoint Administrator权限。 检查对端数据源安全组是否放通DataArts insight的网段。 检查VPC网络是否设置了ACL规则限制了网络访问。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试方法

    测试方法 本章节基于GeminiDB HBase接口,进行性能测试,具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域:华北-北京四。 可用区:可用区1。 弹性云服务器 (Elastic Cloud Server,简称E CS ):规格选择h3.4xlarge.2,16U32GB,操作系统镜像使用CentOS

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本流程介绍

    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、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试

    测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架,让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题: Python

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试

    测试测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题: Java

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 性能测试使用流程

    务组合的复杂场景测试测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过简单的四步操作,您就可以完成一次性能测试。 表1 使用流程 1. 准备资源组 2. 创建测试工程 3. 创建测试任务 4. 查看测试报告 准备运行性能测试测试资源组。 说明: 测试资源组包含共享资源

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 性能测试数据

    性能测试数据 不同业务模型和实例规格下,针对弱一致性,预置1000万行数据量,测试的OPS*数据(表格中黑色字体),详见表1中加粗内容。 表1 测试数据 实例规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 业务模型编号 s1 35263 69490 75332

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试方法

    可用区1 广州 可用区6 测试工具 表2 测试工具 工具名称 描述及下载方式 版本号 Sysbench Sysbench是一款基于LuaJIT的,模块化多线程基准测试工具,常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型,采用多线程并发操作来评估数据库的性能,请单击此处了解Sysbench更多详情。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试方法

    测试方法 本章节基于GeminiDB DynamoDB,进行性能测试,具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域:华北-北京四。 可用区:可用区1。 弹性 云服务器 (Elastic Cloud Server,简称ECS):规格选择h3.4xlarge.2,16U32GB,操作系统镜像使用CentOS

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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%

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建模型微调流水线

    测试数据比例 测试数据比例是指在模型训练中,将数据集分为训练集和测试集两部分,测试数据比例指测试集占总数据集的比例。 通常,测试数据比例在20%到30%之间较为常见,但具体比例取决于数据集的大小和质量,以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合,而过大的比例则可能导致

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试实例性能

    测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试实例性能

    测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x版本RocketMQ实例性能

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了