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。

 
 

    深度学习准确度 更多内容
  • 方案概述

    本方案将介绍一种虚拟数字人的方案,包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”,它能够根据不同的应用场景,通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理,使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析,包括应用

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  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 概要

    型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 微认证课程学习常见问题

    微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料? 微认证课程学习的形式是什么样的? 在哪里可以进行课程学习? 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书? 父主题: 华为云微认证

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  • 自动学习(历史文档待下线)

    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)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据上传至OBS 在本文档中,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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  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层,若超出限制,请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题: 资产建模相关错误码

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  • 报表

    财务报表平台: 基于类EXCEL报表编辑器,通过快速报表向导,灵活的取数公式,帮助用户快速、准确度地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯,所见即所得的报表绘制过程,零学习成本; 与总账系统无缝集成,内置取数公式,保证报表数据的及时和准确; 报表数据格

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  • 应用场景

    下游合作伙伴,导致互联网+转型难以推进。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、部署、测试计划。 实现结果 需求管理可视化,准确度量软件开发过程,上下游合作伙伴高效协作。 高校/培训机构 研发挑战 受应试教育影响,学生接受课堂理论知识能力强,运用知识解决实际问题偏弱,

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,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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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 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

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 自动学习/Workflow计费项

    存储费用:自动学习作业的数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。 综上,运行自动学习作业的费用 = 计算资源费用(2.43 元) + 存储费用 示例:使用专属资源池运行自动学习作业。计费项:标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分

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