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。

 
 

    深度学习训练的模型加密 内容精选 换一换
  • ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型

    机多卡训练场景,满足不同AI模型训练要求。针对第一次使用ModelArts用户,本文提供端到端案例指导,帮助您快速了解如何在ModelArts上选择合适训练方案并进行模型训练模型训练常见问题 本地导入算法有哪些格式要求? ModelArts支持导入本地开发算法,格式要求如下:

    来自:专题

    查看更多 →

  • 深度学习

    征形成更抽象高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习动机是建立模拟大脑分析学习神经网络,它模拟大脑机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。 深度学习典型模型:卷积神经网络模型深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型深度学习应用:计算机视觉、 语音识别 自然语言处理 等其他领域。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习训练的模型加密 相关内容
  • 深度学习概览

    华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关基本知识,其中包括深度学习发展历程、深度学习神经 网络部件、深度学习神经网络不同类型以及深度学习工程中常见问题。 目标学员

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——双向深度学习

    本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例,让你对双向深度学习有初步认知。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云 面向未来智能世界,数字化

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习训练的模型加密 更多内容
  • 基于深度学习算法的语音识别

    云知识 基于深度学习算法语音识别 基于深度学习算法语音识别 时间:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练,让使用者在了解语音识别基本原理与实战同时,更好了解人工智能相关内容与应用。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    深度学习。 课程目标 通过本课程学习,使学员了解如下知识: 1、高效结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效深度学习背景 第2章 高效神经元和结构设计 第3章 基于NAS轻量级神经网络 第4章

    来自:百科

    查看更多 →

  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    更好训练效果。 本次训练所使用经过数据增强图片 基于深度学习识别方法 与传统机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层输出常被视为神经网络提取出不同尺度特征,上一层输出

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts模型训练_创建训练作业_如何创建训练作业

    器中,容器挂载目录地址是唯一,只有运行时容器能访问到。因此训练作业“/cache”是安全训练环境中不同规格资源“/cache”目录大小 在创建训练作业时可以根据训练作业大小选择CPU、GPU或者Ascend资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目

    来自:专题

    查看更多 →

  • AI技术领域课程--深度学习

    超越了人类水平。本课程将介绍深度学习算法知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习基础理论、算法、使用方法、技巧与不同深度学习模型。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    华为云计算 云知识 深度学习:IoT场景下AI应用与开发 深度学习:IoT场景下AI应用与开发 时间:2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发,融合了物联网与AI两大技术方向,向您展示AI与IoT融合场景运用并解构开发流程;从 物联网平台

    来自:百科

    查看更多 →

  • 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字

    实验目标与基本要求 了解MindSpore模型开发和训练基本方法,了解ModelArts创建训练作业流程,实操MindSpore模型开发,并在ModelArts平台创建一个使用MindSpore作为AI引擎训练作业,完成训练任务。 实验摘要 操作前提:登录华为云 1. 添加访问秘钥

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——预训练语言模型

    什么是神经语言模型 第4章 主流预训练语言模型介绍 第5章 华为在预训练语言模型领域工作 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致

    来自:百科

    查看更多 →

  • 模型训练与平台部署(Mindspore-TF)

    课程目标 通过对教材解读,使学员能够结合教材+实践,迁移自己训练脚本到昇腾平台上进行训练。 课程大纲 第1章 模型训练与平台部署(Mindspore-TF) 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署

    通过实操最终得到AI成功识别人车结果。 实验摘要 1.准备环境 2.创建 OBS 桶和目录 3.拷贝数据集到OBS桶 4.创建训练作业 5.模型导入 6.模型部署 7.发起检测 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习发展前景及其面临巨大挑战;深度神经网络基本单元组成和产生表达能力方式及复杂训练过程。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts模型训练_超参搜索简介_超参搜索算法

    器中,容器挂载目录地址是唯一,只有运行时容器能访问到。因此训练作业“/cache”是安全训练环境中不同规格资源“/cache”目录大小 在创建训练作业时可以根据训练作业大小选择CPU、GPU或者Ascend资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目

    来自:专题

    查看更多 →

  • ModelArts是什么_AI开发平台_ModelArts功能

    ,而不需要关心底层技术。同时,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源AI开发框架,也支持开发者使用自研算法框架,匹配您使用习惯。 ModelArts理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验AI开发者,提供便

    来自:专题

    查看更多 →

  • ModelArts有哪些功能

    15:46:18 繁多AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师诸多难题。为解决这个难题,将一站式 AI开发平台 (ModelArts)提供给开发者,从数据准备到算法开发、模型训练,最后把模型部署起来,集成到生产环境。一站式完成所有任务。ModelArts功能总览如下图所示。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 逻辑模型和物理模型的对比

    华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型对比 逻辑模型和物理模型对比 时间:2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型对比如下: 名称定义:逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象命名规范来取名;物理模型需要考虑到数据库产品限制,比如不能出现非法字符,不能使用数据库关键词,不能超长等约束;

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts

    功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU利用率,加速云端在线推理。 可

    来自:百科

    查看更多 →

  • 什么是AI开发

    一个满意模型。 5.部署模型 模型开发训练,是基于之前已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意模型之后,需要将其应用到正式实际数据或新产生数据中,进行预测、评价、或以可视化和报表形式把数据中高价值信息以精辟易懂形式提供给决策人员,帮助其制定更加正确商业策略。

    来自:百科

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了