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。

 
 

    深度学习中文数据集 更多内容
  • 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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  • 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

    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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  • 中文域名是否支持备案

    中文 域名 是否支持备案 华为云备案平台支持中文域名备案。 父主题: 备案基础

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  • 中文日志无法正常上报

    中文日志无法正常上报 背景信息 V5设备本身是GBK编码,外发syslog格式也是GBK编码,如果存在中文日志上报的场景,如安全策略名称为中文,会导致云平台上解析失败,所以需要将设备的编码格式切换成UTF-8。 操作步骤 如果是V5防火墙或天关,需要执行以下命令,切换外发日志的字符编码为UTF-8。

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  • 创建知识数据集

    在下拉列表中选择向量模型。 单击“提交”。创建的数据集显示在“知识数据集”页面的数据集列表中,创建数据集完成。 更多操作 创建数据集完成后,可根据需要执行如表2所示的操作。 表2 更多操作 操作 步骤 修改数据集 在“知识库数据集”页面选择“我创建的”页签。 在数据集列表勾选数据集并单击“操作”列的“修改”。

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  • 支持中文字符

    支持中文字符 输入:中文( 1 CREATE TABLE test11(a int,b int)/*CREATE TABLE test11(a int,b int)*/; 输出 1 CREATE TABLE test11 (a INT,b INT)/*CREATE TABLE test11(a int

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  • 功能介绍

    可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据,系统经过处理,生成语音对应的文字,支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法,

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  • 创建横向评估型作业

    可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面,继续配置可信联邦学习作业的参数,参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”: 本地运行环

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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

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 产品术语

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣的长度

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  • 数据标注

    标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张,否则会导致数据集校验环节不通过,影响您的模型训练。 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行。单击“数据标注”节点,当状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。

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  • 自动学习简介

    文本分类:识别一段文本的类别。文本分类目前只支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能,不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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  • 创建横向训练型作业

    用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面,继续配置联邦训练作业的参数,参数配置参考表1。

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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)数据中,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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  • 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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  • 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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  • 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,输出的学习结果中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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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 导入和预处理训练数据集

    # print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集,该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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