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。

 
 

    深度学习之pytorch计算机视觉 更多内容
  • 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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  • 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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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorchTensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 常用概念

    术主要包括计算机视觉计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人:利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点: 2D模型,通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作 IP型数字人:由计算机图形学技术创

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  • 示例1:创建视觉驱动

    示例1:创建视觉驱动 若您需要进行数字人视觉驱动,可以通过API调用的方式创建视觉驱动任务。 前提条件 已获取需要使用MetaStudio服务的终端节点。 已获取需要创建视觉驱动所在区域的项目ID,具体获取方法请参见获取项目ID。 总体流程 获取用户Token 启动数字人视觉驱动 采集视频驱动数字人

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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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  • 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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 数字孪生—视觉管理功能

    数字孪生—视觉管理功能 添加模型操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“视觉管理”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”,进入“添加视觉”页面。 图1 添加视觉页面1 图2 添加视觉页面2 修改视觉操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“视觉管理”。 单击页面右侧

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  • 华为人工智能工程师培训

    优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识,深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来,并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架,TensorFlow2

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  • GPU加速型

    支持NVIDIA CUDA并行计算,支持常见的深度学习框架TensorflowCaffePyTorchMXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS,双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力,深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。

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  • 增量模型训练

    避免灾难性遗忘:在传统训练中,新数据可能会覆盖旧数据的知识,导致模型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。 增量训练在很多领域都有应用,比如 自然语言处理 计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强,更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    Standard自动学习案例 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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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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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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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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  • ModelArts入门实践

    Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体

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  • Scrum实践之团队

    Scrum实践团队 随着近些年敏捷在行业及企业的推广,越来越多的企业意识到了敏捷所带来的好处,并愿意在敏捷上有所投入,从而越来越多的朋友加入了敏捷从业者行列,愿意学习敏捷知识。 本文内容推荐有基本敏捷常识及有一定Scrum理论基础的朋友们阅读,并按实际场景进行参考。 定义和特性说明

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  • 常用概念

    转码的一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件,以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。

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  • 方案概述

    高可用:在实验、项目实训中,利用华为云构建高可用的实验环境,通过 弹性云服务器 E CS 、云容器引擎CCE规模化、快速高效的创建虚拟机、容器实验环境,深度集成华为云虚拟化的能力,提高平台实验环境的并发规模。 产业融通:在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts,提供真实的产业级实践环境,体

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