缺陷管理 CodeArts Defect

缺陷管理 CodeArts Defect

CodeArts Defect基于华为多年沉淀的质量运营管理经验,内置结构化缺陷流程、缺陷跨组织协同、差异化作业流程编排、多维度缺陷度量报表,为团队提供统一、高效、风险可视的缺陷跟踪平台,确保每一个缺陷都被高质高效闭环

CodeArts Defect基于华为多年沉淀的质量运营管理经验,内置结构化缺陷流程、缺陷跨组织协同、差异化作业流程编排、多维度缺陷度量报表,为团队提供统一、高效、风险可视的缺陷跟踪平台,确保每一个缺陷都被高质高效闭环

    深度学习中数据集质量 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 准备数据

    准备数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至 对象存储服务 (OBS)。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据上传至OBS 在本文档,采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中,以便用于模型训练和构建。 登录OB

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 产品术语

    AML 自动化机器学习。提供业务人员可以直接使用的各类机器学习应用服务,用户仅需提供训练数据和业务目标即可得到精准的挖掘结果,所有服务通过rest接口实现,可以方便的集成到各业务系统。同时AML支持定制人员开发新的插件服务,支持将已有的业务经验集成到AML,和预置的分析服务共同影响挖掘结果。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    计费模式:按需计费。 名称:自定义您的项目名称。 描述:自定义描述您的项目详情,例如垃圾分类。 数据集:下拉选择已下载的数据集(步骤2已成功导入的数据集,默认为下拉数据集列表的第一个数据集)。 输出路径:选择您步骤1创建好的OBS文件夹下的路径,用来存储训练模型等相关文件。 训练

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  • 准备数据

    Browser+上传 。 标签名是由中文、大小写字母、数字、划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 图像分类标签“.txt”规范如下。 一行一个标签: flower book ... 上传OBS操作步骤: 执行如下操作,将数据上传到OBS,以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台

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  • 产品功能

    管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的融合分析,参与方敏感数据能够在聚合计算节点实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模,支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署

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  • 产品术语

    e-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角的图标的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景,可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧(私有云或公有云),与

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    dense,query_key_value lora_rank 秩 LoRA微调的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调的缩放系数。 lora_dropout 遗忘率 LoRA微调的dropout比例。 表4 高阶参数配置说明 类别 参数英文名 参数中文名 参数说明

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  • 问答模型训练(可选)

    为了让 问答机器人 更加智能,回答更加准确,您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试,在匹配问题的返回结果,按相似度得分进行倒序排序,正确匹配的问题出现在前一、三、五位的占比将作为衡量模型效果的指标,数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间,参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求,提升开发者模型训练的开发

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    计费模式:按需计费。 名称:自定义您的项目名称。 描述:自定义描述您的项目详情,例如垃圾分类。 数据集:下拉选择已下载的数据集(步骤2已成功导入的数据集,默认为下拉数据集列表的第一个数据集)。 输出路径:选择您步骤1创建好的OBS文件夹下的路径,用来存储训练模型等相关文件。 训练

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  • 质量检验

    质量检验 产品检验 缺陷登记 故障现象登记 产品维修 产品报废 父主题: 质量管理

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  • 查看质量报告

    作空间的“数据质量”模块,进入数据质量页面。 图8 选择数据质量 选择“数据质量监控 > 质量报告”。 图9 质量报告页面 单击页面右上角的“导出”按钮,将质量报告导出。 图10 导出 图11 导出到OBS桶 可在导出记录查看导出结果,单击“下载”可以下载数据质量报告。如果导出

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  • 质量作业接口

    质量作业接口 获取质量作业列表V1 获取质量作业列表 获取质量作业详情 父主题: 数据质量API

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  • 数据质量API

    数据质量API 目录接口 规则模板接口 质量作业接口 对账作业接口 运维管理接口 质量报告接口 导入导出接口

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  • 质量管理

    质量管理 应用场景说明 业务流图 配置采集模板 配置审批流及匹配规则 创建质检任务 执行采集 评审质量检查单 创建质量检查问题 生成质检报告

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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