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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。

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引入MoXing Framework模块||https://support.huaweicloud.com/moxing-devg-modelarts/modelarts_11_0003.html,ModelArts使用简介||https://support.huaweicloud.com/qs-modelarts/modelarts_06_0006.html,部署脚本参考||https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/devtool-modelarts_0193.html,ModelArts支持的AI框架||https://support.huaweicloud.com/productdesc-modelarts/modelarts_01_0019.html,MoXing||https://support.huaweicloud.com/trouble-modelarts/modelarts_13_0035.html

https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html

    学习深度学习平台 内容精选 换一换
  • 免费体验自动学习

    免费体验自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 深度学习框架tensorflow——华为AI学习笔记16

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  • 学习深度学习平台 相关内容
  • 华为物联网平台 LiteOS开发实操

    课程最新活动 三大阶段目标全栈致敬成长 物联网一站式学习课程培训 ,涵盖物联网理论基础、嵌入式开发等等。华为IoT工程师项目应用案例分享,配合课程专属免费试用权益,实现学习实战相结,快速提升物联网相关技能! 报名课程 学习任务和社群助力成长 完场学习任务获得积分,累计积分最高者即可获得HUAWEI

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  • 海尔集团-利用文化交互平台加速每位创客实现自己的CEO梦想

    微主和平台主能在此及时了解创业过程中遇到的问题,及时得到帮助。对高价值目标,平台会及时跟进,提供更多的资源倾斜,实现了海尔“倒三角”的管理模式,更加快速有效地帮助小微实现转换。 2. 创客和小微主、平台主有了权威、便捷的学习路径,学习效果大幅提升。此前,由于人单合一理论学习没有统

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  • 学习深度学习平台 更多内容
  • 算子基本概念

    TBE支持的广播规则:可以将一个数组的每一个维扩展为一个固定的shape,需要被扩展的数组的每个维的大小或者与目标shape相等,或者为1,广播会在元素个数为1的维上进行。 例如:原数组a的维为(2, 1, 64),目标shape为(2, 128, 64),则通过广播可以将a的维扩展为目标shape(2

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 内容审核

    传 优势 专业评价 学习海量摄影师作品,专业评价构图质量 准确率高 基于改进的深度学习算法,内容检测准确率高 建议搭配使用 对象存储服务 OBS 产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全 基于深度学习技术和大量的样本库,帮

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  • 广西慧云信息基于华为云ModelArts实现病虫害识别率有效提升,助力农业项目提前预防病虫害,有效减少经济损失

    华为云助力慧云信息打造农业智能生产平台-耘眼,通过基于深度学习的AI计算机视觉技术,智能识别作物病虫害及生理状态,其自主学习判断的认知能力可智能评估药物方案的可行性。此外,“耘眼”将根据所在地及作物物候期为用户推荐病虫害用药方案,是集海量的数据样本、精准的识别技术及高效的学习认知能力于一体的农业

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 教育行业解决方案

    ,使每个生都能享受优质和个性化的教育 智能引领教育创新 大数据、人工智能等技术的发展,正在重构传统课堂教,改变校形态、教方式和学习方式:如借助大数据探索教育教规律和学习者成长规律,用大数据支撑教育科决策;借助人工智能等技术为学习者推荐个性化的学习资源,实现学习者的个性化学习等

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  • 华为云ModelArts图深度学习,学习知识还能考取微认证

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  • 深度学习框架指南

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  • 昇腾AI

    口,支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务 AI场景的异构计算架构,通过提供多层次的编程接口,支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务 立即查看 ModelZoo 丰富的深度学习模型 丰富的深度学习模型 立即查看 Atlas人工智能硬件平台 基于昇腾系列AI处理器,通过

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  • 语音语义创新Lab-主页

    自然语言处理致力于打造华为云知识计算的能力基座,面向行业提供全栈、高精、领域适配、可定制的认知能力,目前研究方向包括分词、命名实体识别、句法分析、语义相似计算、语言模型、文本分类、意图理解等,同时融入表示学习、少样本学习、迁移学习、多语种学习、多模态学习等相关前沿技术,并依托华为云自然语言处理服务进行落地推广,向全球客户提供服务。

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  • AI应用开发介绍

    质量检测、交通拥堵诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为了降低开发难、提升AI应用的性能,开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用,例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云

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  • 《Keras深度学习实战》

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  • 边缘云创新Lab_招聘

    1、熟悉传统机器学习深度学习相关技术原理、常见算法,熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度学习框架 2、熟悉主流的编程开发语言,具备较强的编程开发能力和一定的技术研究能力 3、有工业IoT、车联网、智能建筑、智能家居等科研项目实践经验,以及有深度学习模型压缩、优化经验者优先

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  • 如何关闭Mox的warmup

    4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorf

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  • 华为云AI使能ModelArts

    华为云AI使能ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习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。 立即投票 开发者社区

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  • 创建联邦实例

    评估中心模型精的迭代轮数间隔设置值。 中心模型学习率 默认为“1”。 中心模型参数更新学习率设置值。 中心模型改变量阈值 模型收敛判定指标。 模型改变量小于设置值后停止联邦学习迭代过程。 学习率衰减系数 默认为1,表示不改变学习率。 达到衰减步长,学习率=学习率*衰减系数。 学习率衰减步长

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  • 组网模式

    LS上创建联邦学习实例,用户可以接入更大范围的联邦学习客户端,及时获取NAIE训练的新算法和模型以及NAIE联邦专家的支持。 FLC&业务训练系统:部署在地侧。FLC负责边缘计算节点与FLS之间进行通信,下载Global模型、上传模型参数更新内容。 NAIE联邦学习部署服务各模块介绍如功能说明所示。

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  • 算法创新Lab_研究方向_社招

    等。 1、计算机、应用数、人工智能等相关专业硕士及以上历,1年及以上工作经验。 2、熟练掌握python/C/C++等编程语言一种或多种。 3、精通物理仿真、数优化、机器学习、强化学习深度学习等一种或多种。 4、有物理仿真、AI生成模型、强化学习控制、图形计算等算法开发经验者优先。

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  • 前言

    CPU进行算子开发的人员,通过本文档您可以达成: 学习AI CPU算子基本实现原理和实现方法。 能够基于本文档中样例,扩展进行其他自定义AI CPU算子的开发。 掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档: 具备C++程序开发能力 理解数表达式 对机器学习深度学习有一定的了解 了解Ascend平台运行流程和原理

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  • 前言

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  • 前言

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  • 前言

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  • 前言

    CPU进行算子开发的人员,通过本文档您可以达成: 学习AI CPU算子基本实现原理和实现方法。 能够基于本文档中样例,扩展进行其他自定义AI CPU算子的开发。 掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档: 具备C++程序开发能力 理解数表达式 对机器学习深度学习有一定的了解 了解Ascend平台运行流程和原理

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  • 前言

    CPU进行算子开发的人员,通过本文档您可以达成: 学习AI CPU算子基本实现原理和实现方法。 能够基于本文档中样例,扩展进行其他自定义AI CPU算子的开发。 掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档: 具备C++程序开发能力 理解数表达式 对机器学习深度学习有一定的了解 了解Ascend平台运行流程和原理

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 模型开发(预置算法-新版训练)

    模型开发(预置算法-新版训练) 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用时序预测算法实现访问流量预测 使用强化学习内置环境实现车杆游戏 使用强化学习自定义环境实现贪吃蛇游戏 使用算法套件快速完成水表读数识别

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  • 使用强化学习内置环境实现车杆游戏

    进入AI Gallery订阅强化学习算法 ModelArts预置的强化学习算法(名为“强化学习GameAI”)发布在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery,订阅算法至ModelArts中。 在AI Gallery中,选择“算法”页签,单击强化学习预置算法,进入算法详情页。

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  • 算子基本概念

    TBE支持的广播规则:可以将一个数组的每一个维扩展为一个固定的shape,需要被扩展的数组的每个维的大小或者与目标shape相等,或者为1,广播会在元素个数为1的维上进行。 例如:原数组a的维为(2, 1, 64),目标shape为(2, 128, 64),则通过广播可以将a的维扩展为目标shape(2

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  • AI Gallery-开发者学习·交流·实践

    AI Gallery-开发者学习·交流·实践 AI Gallery是基于华为云一站式AI开发平台ModelArts的托管式AI资产仓库。 开发人员、数据科家和机器学习工程师可以将机器学习开发流程中的各种资产进行分享,包含数据集、预处理函数、容器镜像、算法、预训练模型、Noteb

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  • 《MXNet深度学习实战》—1.2 深度学习框架

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  • 算子基本概念

    TBE支持的广播规则:可以将一个数组的每一个维扩展为一个固定的shape,需要被扩展的数组的每个维的大小或者与目标shape相等,或者为1,广播会在元素个数为1的维上进行。 例如:原数组a的维为(2, 1, 64),目标shape为(2, 128, 64),则通过广播可以将a的维扩展为目标shape(2

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  • 算子基本概念

    TBE支持的广播规则:可以将一个数组的每一个维扩展为一个固定的shape,需要被扩展的数组的每个维的大小或者与目标shape相等,或者为1,广播会在元素个数为1的维上进行。 例如:原数组a的维为(2, 1, 64),目标shape为(2, 128, 64),则通过广播可以将a的维扩展为目标shape(2

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  • 算子基本概念

    TBE支持的广播规则:可以将一个数组的每一个维扩展为一个固定的shape,需要被扩展的数组的每个维的大小或者与目标shape相等,或者为1,广播会在元素个数为1的维上进行。 例如:原数组a的维为(2, 1, 64),目标shape为(2, 128, 64),则通过广播可以将a的维扩展为目标shape(2

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  • Ascend-cann-nnae深度学习引擎包

    Ascend-cann-nnae深度学习引擎包 Profiling使能说明 Ascend-cann-nnae深度学习引擎包提供如下Profiling使能方式: 提供AscendCL API接口,支持在推理过程中采集应用工程的Profiling数据。 pyACL(Python Ascend

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