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。

 
 

    深度学习模型训练过程 内容精选 换一换
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  • ModelArts分布式训练_分布式训练介绍_分布式调测

    侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 2、在训练作业列表中,单击目标训练作业名称,查看该作业的详情。 3、在“配置信息”页签,获取“训练输出位置”下的路径,即为训练模型的下载路径。 模型迁移到其他帐号 您可以通过如下两种方式将训练模型迁移到其他帐号。

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  • 网络智能体NAIE应用场景

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    字识别等AI能力 边云协同 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持增量学习模型发布、更新、推送,形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持增量学习模型发布、更新、推送,形成模型最优的完整闭环 智能边缘平台 基于云原生技术构建的智能边云协同平台

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  • 大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知

    现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型,在行业应用场景变换时,容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度,介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应

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  • 【云小课】EI第4课 智能标注一键完成,标注效率大大提升~

    对于AI开发者而言,在开始模型训练前,都得提前准备大量的数据,完成数据标注后,才能用于AI模型构建。 一般情况下,模型构建对输入的训练数据都是有要求的,比如图像分类,一类标签的数据至少20条,否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得更好的模型,标注的数据越多,训练所得的模型质量更佳。 正因

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  • 应答器异位检测

    。应答器异位检测算法针对铁路沿线的应答器放置状态进行检测,判断应答器放置状态是否符合规定要求。采用深度学习技术,基于开源yolo算法进行深度定制,训练应答器放置状态的算法模型,将模型通过转换后,移植到SDC。 应答器异位检测算法的核心功能,是对应答器放置状态的检测,检测应答器是否

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  • ModelArts推理部署_AI应用_部署服务-华为云

    AI应用支持如下几种场景的导入方式: 从训练中选择:在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型创建为AI应用,用于部署服务。获取数据的问题。 从OBS中选择:如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练,可以将本地的模型按照模型包规范上传至OBS桶中

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