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。

 
 

    深度学习中patch 更多内容
  • 深度学习模型预测

    h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流的字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。

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  • 深度学习模型预测

    h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流的字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。

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  • PATCH方法的代理

    PATCH方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PATCH方法时使用 调试 您可以在 API Explorer 调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project

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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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  • PATCH请求方法操作说明

    application/merge-patch+json 在RFC7386协议的定义,Merge Patch必须包含对一个资源对象的部分描述,即为JSON对象。该JSON对象被提交到服务端后与服务端的当前对象合并,即替换当前资源对象的列表域,从而创建一个新的对象。 Strategic Merge

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  • PATCH请求方法操作示例

    PATCH请求方法操作示例 本章节主要介绍PATCH请求方法,“Merge Patch”与“Strategic Merge Patch”类型的操作示例。 操作示例 以创建Deployment资源对象为例。 请求示例 { "apiVersion": "v1", "kind":

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  • 使用SQL PATCH进行调优

    不支持在DN上创建SQL PATCH。 仅初始用户、运维管理员、监控管理员、系统管理员用户有权限执行。 库之间不共享,创建SQL PATCH时需要连接目标库。如果创建SQL PATCH的CN被剔除并触发全量Build,则会继承全量Build的目标CN的SQL PATCH,因此建议在各个CN上尽量都创建对应的SQL

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  • 使用SQL PATCH进行调优

    不支持在DN上创建SQL PATCH。 仅初始用户、运维管理员、监控管理员、系统管理员用户有权限执行。 库之间不共享,创建SQL PATCH时需要连接目标库。如果创建SQL PATCH的CN被剔除并触发全量Build,则会继承全量Build的目标CN的SQL PATCH,因此建议在各个CN上尽量都创建对应的SQL

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  • 迁移学习

    请按照本节的操作顺序在算法工程完成数据迁移,若其中穿插了其他数据操作,需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面,运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备

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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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  • IaC Patch包典型目录结构

    └── resources.yaml 文件 1 微服务资源列表,相关说明请参见在IaC代码声明资源。 │ └── values.yaml 文件 1 微服务资源参数值,在resources.yaml通过$ref的方式来引用。 │ └── configs/ 文件夹 1 微服务配置目录。

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  • 使用SQL PATCH进行调优

    ID在WDR报告和慢SQL视图中都可以获取到,在创建SQL PATCH时需要指定Unique SQL ID,对于存储过程内的SQL则需要设置参数 instr_unique_sql_track_type = 'all' 后在dbe_perf.statement_history视图查询Unique SQL ID。

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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  • 课程学习

    个人中心页面(我的岗位、我的技能) 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入到课程详情页面。可以按“进行、已完成,必修,选修”过滤,可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面,可以直接开始学习; 每个课程有多个章节,可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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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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  • 使用SQL PATCH进行调优

    ID在WDR报告和慢SQL视图中都可以获取到,在创建SQL PATCH时需要指定Unique SQL ID,对于存储过程内的SQL则需要设置参数instr_unique_sql_track_type = 'all'后在dbe_perf.statement_history视图查询Unique SQL ID。

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  • 通过 patch 操作对服务进行更新

    通过 patch 操作对服务进行更新 功能介绍 通过 patch 操作对服务进行更新。patch 的格式可以参照 json patch。 调试 您可以在API Explorer调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。

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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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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1,具体镜像环境可参考NPU Snt9B 裸金属服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源的Python环境为3.7.9,参考昇腾官网文档可知,最高支持PyTorch1.11.0。 操作步骤 安装PyTorch环境依赖。 pip3

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    学习技术,同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ,从数据标注、算法开发、模型训练及部署,管理全周期的AI流程。直白点解释,ModelArts包含并支持DLS的功能特性。当前,DLS服务已从华为云下线,深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用,如果您是DLS

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