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。

 
 

    用深度学习预测贫困 更多内容
  • ADMET属性预测接口

    ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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  • 联邦预测作业

    联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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  • 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

    使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 创建纵向联邦学习作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 启动智能任务

    是否启用样本收集。可选值如下: true:启用样本收集(默认值) false:不启用样本收集 confidence_scope 否 String 关键样本置信度范围,中划线隔开最小值和最大值。比如:“0.10-0.90”。 description 否 String 任务描述。 engine_name 否 String

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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  • 创建项目

    可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 预置预测分析模式

    该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据,预测结果以“JSON”格式返回。示例如下: 页面预测 在服务详情的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后,您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址,预测步骤如下: 选择“He

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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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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    在线服务 步骤7:在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面,单击在线服务名称,进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中,切换到 “预测“ 页签,单击“上传”,从本地上传待预测数据,格式参考算法说明。 本地上传数据完成后,单击“预测”,开始预测。 图9 预测结果 步骤8:清除资源

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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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  • 大数据分析

    实时数据,需要运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低云成本,并在预算范围内尽可能的扩大集群规模,提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况,通过保留一定量的按需实例作为竞享实例

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  • ModelArts

    门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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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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  • 自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model

    自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR:input key sound is not in model inputs可知,预测的音频文件是空。预测的音频文件太小,换大的音频文件预测。 父主题:

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  • 成本规划与计划

    华为云提供了通用的预算管理工具,您可以根据企业实际规划的预算,预算管理工具跟踪起来,并可以设置细粒度的过滤条件,精细化跟踪具体产品、团队、项目的成本。 图4 预算管理 除了在成本中心查看预算进展外,您还可以为指定预算设置预算提醒,当实际使用或预测使用达到提醒阈值时,及时接收系统发出的短信或邮件预警,从而及时采取下一步措施。

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  • 编辑批量预测作业

    编辑批量预测作业 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“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。

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  • 关联预测算法(link

    关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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