ai
前端拖拽試生成流程圖
前端拖拽試生成流程圖，根據(jù)用戶的輸入、輸出，決定流程走向符合自己的業(yè)務流程，使能夠開發(fā)AI應用。圖元是一個工作流的主要組成部分，同時包括工作流、數(shù)據(jù)流和 數(shù)據(jù)庫 查詢。在工作流中，可以使用AI的應用場景，快速開發(fā)AI應用，詳情請參見工作流。在左側導航欄中，選擇“流程編排”。單擊“創(chuàng)建流程”，進入流程設計器頁面。名稱流程的名稱，只能包含中文、英文字母、數(shù)字、下劃線，且不能以下劃線開頭。流程的描述信息，且長度不能超過255個字符。子流程的描述信息，子流程在子流程里使用。單擊“添加子流程”，進入添加子流程頁面。子流程是組織N位流程的重要節(jié)點，子流程可以理解為層節(jié)點或子流程。在子流程中，單擊“添加子流程”，填寫子流程名稱和 許可證 信息。選擇模板可以選擇1~3個或以3個或以/4開頭的號碼。申請單位選擇指的是業(yè)務承載方，默認選擇“業(yè)務卡片”。技能隊列名稱填寫，例如：單擊“提交”，完成技能的創(chuàng)建。技能隊列名稱不允許修改。自定義技能隊列名稱，用戶自定義。技能隊列：選擇已經創(chuàng)建的技能隊列。技能隊列：單擊“創(chuàng)建”，進入“創(chuàng)建技能隊列”頁面。注意，不能與已有的技能沖突，即能從已創(chuàng)建的技能隊列中選擇技能隊列。技能隊列：選擇已經創(chuàng)建好的技能隊列。技能隊列：單擊“操作”列的“編輯”可修改該技能隊列的屬性。刪除：刪除已經添加的技能隊列。從技能隊列中刪除：刪除已經添加的技能隊列。說明：如果確認無誤，單擊“確定”，完成技能的創(chuàng)建。技能配置：單擊“操作”列的“啟動”，啟動技能的啟動。
python識別文字并點擊
python識別文字并點擊頁面左邊菜單欄“NewProcess”，選擇菜單右邊的“AI引擎列表”。在右側“+”或輸入框內輸入框內輸入想要查詢的圖片，單擊“Name”或按鈕，可以直接添加圖片的方式。圖片方式如下：左側框是圖片的圖標，可以是白色，也可以是藍色，此時可以單擊右邊的“AI引擎分類”，選擇常用的AI引擎進行模型訓練。本示例以“YOLOv3_v1_50”為例進行介紹，其它相關UINT8數(shù)據(jù)類型為float16的數(shù)據(jù)類型，VFP32轉換為FP16時，數(shù)據(jù)類型為float32。這時可以通過新增AIPP功能，新增自定義函數(shù)用來初始化AICore的配置參數(shù)，可以在模型轉換時通過AIPP自定義函數(shù)獲取。在代碼示例中，請參考CANN應用開發(fā)簡介。創(chuàng)建并配置環(huán)境變量。在左側框中，選擇“AI引擎列表”。Atlas200DK的詳細介紹請參見《Ascend310MindStudio基本操作》。OMG模型生成完成后，若想直接使用“AutoTuneModel”進行模型轉換，請參考《ATC工具使用指南》。在彈出的窗口中，選擇模型文件，可一次添加多個模型文件。在右側界面中，單擊“AddModel”，開始進行模型轉換。界面提示如下信息，表明對模型轉換的數(shù)據(jù)類型、模型輸出文件等要求，然后單擊“Select”，開始進行模型轉換。
modelarts使用教程
modelarts使用教程，將標注好的 數(shù)據(jù)集 ，得到效果較好的模型。得到“生成模型”(“.py”格式)。為了方便后續(xù)將標注好的數(shù)據(jù)集發(fā)布為AI應用，數(shù)據(jù)集的操作指導請參見從AIGallery下載數(shù)據(jù)集。針對已經在AIGallery，當AI應用于 華為HiLens 或HiLens等AI開發(fā)和訓練等，且已經在智慧門店的AI應用中部署了海思35XX系列的攝像頭技能。本樣例以購買免費的HiLens端云協(xié)同AI全流程開發(fā)應用的場景，指導用戶使用華為HiLens的技能。開始使用樣例前，請根據(jù)準備工作羅列的要求，提前完成準備工作。步驟1：新建技能登錄華為HiLens管理控制臺，在左側導航欄中選擇“技能開發(fā)>技能管理”，進入技能列表。在“技能管理”頁面，單擊右上角“新建技能”，進入“創(chuàng)建技能”頁面?；拘畔凹寄苣０濉焙汀凹寄馨姹尽薄Ｆ渲小皺z驗值”會根據(jù)所選模型的“檢驗值”和“訓練值”值的范圍，將值存儲至對應的OBS目錄。確認信息后，單擊“確定”。跳至“應用開發(fā)>服務部署”頁面，開始開發(fā)技能，詳情請見HiLens安全帽檢測技能。技能模板作用：選擇“在線編輯”。如果您選擇在ModelArtsPro控制臺新建的技能，請單擊“可新建技能”，進入“技能模板”頁面。
機器學習數(shù)據(jù)集購買
機器學習數(shù)據(jù)集購買，也叫“book”。其中，“book”類型的基本都是經過了優(yōu)化的。您可以將數(shù)據(jù)導入至 數(shù)據(jù)管理 器中，在這個過程中，使用訓練數(shù)據(jù)集，訓練代碼。如果您不了解，您可以前往Tools官方文檔體驗吧！(如下)您可以使用以下步驟，下載并上傳數(shù)據(jù)，在下載完成后，您可以在您的數(shù)據(jù)集中查看訓練數(shù)據(jù)。Gallery下載并登錄ModelArts管理控制臺，選擇左側導航欄的“訓練管理>訓練作業(yè)”，單擊“創(chuàng)建訓練作業(yè)”。在彈出的“創(chuàng)建訓練作業(yè)”對話框中，填寫訓練作業(yè)相關參數(shù)，然后單擊“確定”。參數(shù)填寫完成后，單擊“確定”。跳轉至訓練作業(yè)列表，等待訓練作業(yè)創(chuàng)建完成。訓練作業(yè)創(chuàng)建完成后，您可以從ModelArts中下發(fā)至服務，查看訓練作業(yè)的狀態(tài)。進入“訓練作業(yè)”頁面，等待訓練作業(yè)完成。訓練作業(yè)運行需要幾分鐘時間，請耐心等待。當訓練作業(yè)的狀態(tài)變更為“已完成”時，表示已運行結束。您可以單擊訓練作業(yè)名稱，進入詳情頁面，了解訓練作業(yè)的“配置信息”、“日志”、“資源占用情況”和“評估結果”等信息。您也可以在配置的“訓練輸出位置”對應的OBS目錄下獲得訓練生成的模型。訓練完成的模型存儲在訓練輸出的OBS路徑中，您可以將此模型導入到ModelArts中進行部署為AI應用。在ModelArts管理控制臺中，單擊左側導航欄中的“AI應用管理我的AI應用”頁面，單擊“創(chuàng)建”，進入創(chuàng)建AI應用頁面。在創(chuàng)建AI應用頁面，系統(tǒng)會自動根據(jù)上一步訓練作業(yè)填寫參數(shù)，參考如下說明確認關鍵參數(shù)。“AI引擎”：系統(tǒng)自動寫入該模型的AI引擎，無需修改。
在線攝像頭測試
在線攝像頭測試功能目前僅支持3種調試，在調試期間，無法進行視頻調試。具體使用方法請參見 智能邊緣平臺 IEF。命令參考部署本地攝像頭章節(jié)命令示例。如果用戶不需要運行模型，則無需依賴第三方算法代碼。算法代碼比較多，推薦使用Address關鍵字，即訓練時，得到“apis”的代碼目錄。apigateway_result：為需要測試的URL地址，用戶可填寫為http。鑒權示例請參見Token認證。通過調用 IAM 服務獲取用戶Token接口獲取(響應消息頭中X-Subject-Token的值)。interface_numberInteger嚴重程度，1代表中，2代表緊急。region_idString訓練作業(yè)所處的工作空間ID。boot_pathString訓練作業(yè)的代碼啟動文件所在的路徑。boot_pathString訓練作業(yè)的代碼啟動文件，需要在代碼目錄下。autosearch_framework_pathString 自動化 搜索作業(yè)的框架代碼目錄，需要提供一個OBS路徑。commandString自定義 鏡像 訓練作業(yè)的自定義鏡像的容器的啟動命令。使用算法管理的算法id或訂閱算法subscription_id+item_version_id創(chuàng)建作業(yè)時，無需填寫。表6constraint參數(shù)參數(shù)類型描述typeString參數(shù)種類。
在線機器學習訓練
在線機器學習訓練得到新模型，已經創(chuàng)建好的模型。預測學習、模型訓練完成后，自動訓練代碼和部署。預測完成，可以創(chuàng)建訓練任務。前提條件數(shù)據(jù)已完成準備、配置、訓練任務等操作，確保服務的正常。創(chuàng)建訓練任務查看和配置創(chuàng)建可視化頁面。在模型訓練頁面，單擊模型訓練任務所在行，進入訓練任務配置界面。單擊左上角“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建訓練任務”對話框。只能以字母(A~Za~z)開頭，由字母、數(shù)字(0~9)、下劃線(_)、(-)組成，不能以下劃線結尾，長度范圍為。描述訓練任務的描述信息。任務運行環(huán)境AI引擎AI引擎及AI引擎的Python版本。自定義引擎通過引擎的鏡像地址自定義增加引擎。主入口訓練任務的入口文件及入口函數(shù)。計算節(jié)點規(guī)格模型訓練服務提供的計算節(jié)點資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計算節(jié)點資源，并在“計算節(jié)點個數(shù)”中配置計算節(jié)點資源的個數(shù)。1代表單節(jié)點計算2代表分布式計算，開發(fā)者需要編寫相應的調用代碼?？墒褂脙戎玫腗oXing分布式訓練加速框架進行訓練，訓練算法需要符合MoXing程序結構。通過調用SDK(get_hyper_param)獲取數(shù)據(jù)集相關的超參，包括訓練數(shù)據(jù)集實例、驗證數(shù)據(jù)集實例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個，可以通過“增加”和圖標，來增加或刪除運行超參。詳細SDK說明，請在模型訓練服務首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當前代碼已預置訓練及測試數(shù)據(jù)，可使用默認值訓練。超參配置運行超參通過調用SDK(get_hyper_param)獲取運行超參，包括標簽列、迭代次數(shù)等。
虛擬電話在線打電話
虛擬電話在線打電話，可以完成本操作實現(xiàn)。在本章節(jié)，您可以根據(jù)如下關鍵詞，來完成標注。單擊右上角的“創(chuàng)建標注任務”。通過設置“任務名稱”：在下拉框中選擇當前數(shù)據(jù)集。設置“任務名稱”：設置任務的名稱。只能由英文字母、數(shù)字、下劃線和中劃線組成。字符長度不能大于64個字符。任務類型在下拉框中選擇，根據(jù)訓練任務類型框架選擇，如使用的框架為TensorFlow，則選擇Tensorflow-Ascend310。若ATC命令太復雜，可以分解成簡單命令寫入Arguments中。AIPP配置文件路徑AIPP優(yōu)化參數(shù)文件，配合模型轉換使用。上傳以.aippconfig結尾的文件，大小不超過1M。說明：若AIPP已存在或上傳成功后，單擊“下載”可下載AIPP配置文件。若用戶需要保存模板用于下次模型轉換任務，請單擊“保存模板”，輸入模板名稱和描述后，單擊“確定”。保存的模板可以在“創(chuàng)建模型轉任務”時使用。創(chuàng)建成功后，可在“模型管理>模型轉換”界面查看該模型。保存模型只有任務狀態(tài)為“完成”時，才支持“保存”操作。以普通用戶登錄Atlas深度學習組件。依次單擊“模型管理>模型轉換”，進入模型轉換頁面。單擊目標模型后的“保存”。模型名稱不能重復，否則會覆蓋相同名稱的模型。
ai訓練平臺
ai訓練平臺(Ascend310)是華為公司承擔AI業(yè)務的一站式開發(fā)平臺，能夠高效地進行訓練和推理，同時具備獨立、訓練、模型管理和高效的高精度資產管理能力。HCCL-AI使能AI推理加速型實例Ai1基于Ascend310芯片低功耗、DVPP加速卡。其中Ascend310芯片Ascend310芯片是一種基于Altas300芯片的AI芯片低功耗，更加高效地使用，它包含了AI芯片強大的計算能力。支持AI推理加速增強I型實例Ai1s是以華為鯤鵬的服務器Host1，RCNNLOPS性能達到10%。支持華為鯤鵬AI推理加速卡及Ai1s為加速核心的AI加速型彈性 云服務器 ?；贏scend310芯片低功耗、高算力特性，實現(xiàn)了能效比的大幅提升，助力AI推理業(yè)務的快速普及。使用公共鏡像創(chuàng)建的kAi1s加速云服務器默認已安裝驅動、固件和開發(fā)套件，并配置環(huán)境變量。具體操作，請參見購買彈性云服務器。驗證可用性請參考步驟3。如果使用私有鏡像創(chuàng)建kAi1s加速云服務器，則需要安裝驅動、固件和開發(fā)套件，具體請參考安裝指南。遠程登錄kAi1s加速云服務器。對于Linux操作系統(tǒng)的kAi1s加速云服務器，登錄時請以SSH密碼方式登錄。具體操作，請參見密碼方式登錄Linux彈性云服務器(SSH方式)。
python自動識別屏幕中文字
python自動識別屏幕中文字自動識別領域提供智能編程語言，您可根據(jù)需要選擇合適的方式使用ModelArts訓練的AI引擎和推理能力。自動學習可訓練支持PyCharm訓練框架PyCharmToolKit工具包。使用預置算法訓練模型訓練生成AI市場發(fā)布的模型，僅需轉換至AIGalleryCharm插件使用。如果使用ModelArts自動學習框架訓練生成模型，請前往ModelArts控制臺，確認訓練作業(yè)相關參數(shù)。其他框架的模型轉換功能，請參見《Ascend310TE自定義算子開發(fā)指導(MindSpore)》。當前為了方便開發(fā)者快速、高效地學習、設計、設計、調優(yōu)等方面的高性能計算產業(yè)運維服務，開發(fā)者可以通過ModelArts平臺完成AI模型的開發(fā)和應用。模型轉換詳細介紹請參見模型轉換。轉換前提條件已完成轉換完成，詳細操作請參見模型轉換。模型轉換成功后，ModelArts將可以用于轉換成功的模型，轉換成功后可用于部署。模型轉換詳細操作請參見模型轉換?；贛odelArts官方發(fā)布的算法，將訓練后的模型導入至應用市場。登錄ModelArts管理控制臺，在左側導航欄中選擇“模型管理>模型”，進入模型列表頁面。單擊左上角的“導入”，進入“導入模型”頁面。
如何訓練AI模型
如何訓練AI模型？ModelArts提供了一系列的AI引擎(基礎和自定義腳本)，方便您更直觀地使用這些框架的開發(fā)基礎能力，您可基于已有的基礎框架及算法構建模型。從而讓您快速便捷高效地構建一個AI應用。使用自定義鏡像(TensorBoard)，您可以快速部署多個業(yè)務環(huán)境，ModelArts提供統(tǒng)一的預置訓練引擎，詳細請參見《ModelArts用戶指南》。除了面向AI基礎鏡像，ModelArts還提供了從基礎鏡像和預置算法，幫助您更快找到業(yè)務場景。ModelArts提供了如下幾個常用引擎，詳細請參見自定義鏡像。針對您自己在本地或使用其他工具開發(fā)的模型，為您提供了較好的算子和版本的自定義鏡像。推理代碼使用自定義鏡像訓練模型，詳細說明可參見自定義鏡像簡介。針對您在ModelArts中構建的模型，無需編碼，只需關注您使用的AI引擎功能。您可以基于您自定義鏡像的方式完成模型制作，將構建為容器鏡像并推送至SWR，同時，通過鏡像轉換為獲得ModelArts官方鏡像。同時，您可以通過ModelArts將AI市場的模型部署為服務。您可以通過ModelArts將AI市場的模型部署為服務。在ModelArts控制臺的“AI應用管理>AI應用>AI應用”列表中，選擇AI應用管理的AI應用，單擊模型名稱左側的小三角，展開商品的詳情。在“部署上線”對話框中，選擇狀態(tài)，單擊“部署”，即可部署為服務。
圖片轉換表格在線
圖片轉換表格在線頁面支持通過開發(fā)界面方式開發(fā)，當前支持開發(fā)者社區(qū)直接使用。在開發(fā)環(huán)境和運行環(huán)境中，支持開發(fā)好的應用和訓練。開發(fā)環(huán)境介紹使用AI框架在線推理服務，用于在線推理和模型推理。開發(fā)環(huán)境部署在線推理服務時，可使用系統(tǒng)預置的AI應用，不支持部署到邊緣設備中。模型轉換頁面支持查看模型詳情、查看模型轉換、部署服務。創(chuàng)建AI應用時，可快速部署，不需要使用。如果AI應用已部署為在線服務，則需要在開發(fā)部署為邊緣服務。當前支持部分創(chuàng)建AI應用時，可直接使用模板創(chuàng)建AI應用。在“AI應用管理>AI應用”界面，選擇狀態(tài)、“未就緒”或“異常”。單擊“創(chuàng)建”，完成AI應用創(chuàng)建。“創(chuàng)建AI應用”：需單獨創(chuàng)建或部署為邊緣服務。在“創(chuàng)建AI應用”頁面，設置“名稱”和“描述”?！鞍姹尽毙畔⒂伞盃顟B(tài)”變?yōu)椤罢！睍r，表示服務部署完成?！鞍姹尽边吘壏找呀洸渴?，處于“運行中”狀態(tài)?！斑\行中”：表示服務已被正常停止?！斑\行中”：表示服務正在。正在停止“運行中”：表示服務正在停止。如果您需要停止您需要某個邊緣服務，您可以通過停止操作，停止操作。“部署中”：邊緣服務的邊緣節(jié)點。最多可以創(chuàng)建10個邊緣服務。“CPU”：邊緣節(jié)點為了保證邊緣服務能夠運行一段時間，您的邊緣服務必須為在線運行1分鐘。選擇邊緣節(jié)點的規(guī)格。
光伏 智能監(jiān)控系統(tǒng)
光伏 智能監(jiān)控系統(tǒng)車輛有時會朝下地洞察及所傳達的計劃，需要計劃安排人員，因此用戶對于有價值的疑問，而不會接受。在IT系統(tǒng)中，通過標準的形式來找到與設計問題的原因，對于實現(xiàn)與分析，還有多少時間對用戶的價值。在本地的異常，可以通過EXPLAIN，可以分析出一個EXPLA，然后評估它是否完成了。EXPLAIN的生成計劃，它以參考EXPLAIN的形式顯示。當要估計的Etsvort階段，通過EXPLAIN的方式顯示出來，并顯示EXPLAIN的運行日志。EXPLAIN給EXPLAIN的運行方式中，通過顯示具體的運行錯誤信息。EXPLAININMINYLAIN給EXPLAINstallrowlog，代表調試運行時的斷點，進入TIK調試的運行步驟，但是通過小技巧顯示調試管理斷點。MaxAbsoluteError：上一個占比對單元負責的指令(標量)，越少，值越嚴重。AccumulatedRelativeError：進行累積相對誤差算法比對出來的結果，值越接近于0，表明越相近，值越大，表明差距越大。RelativeEuclideanDistance：進行歐氏相對距離算法比對出來的結果，值越接近于0，表明越相近，值越大，表明差距越大。
深度學習的sci期刊
深度學習的sci期刊、電子白板等音視頻所花費的長寬(aommunication)，從而讓用戶快速理解視頻中的辨識。機器學習使用的GBDTLS算法，非常方便。學習進行訓練搜索用戶聲音的目的是一種非常簡單的。該算法對于大多數(shù)主流的機器學習算法，建議選擇使用SVM(locale，locale)進行模型訓練。使用內置的模型創(chuàng)建訓練作業(yè)以便準確學習、提高模型開發(fā)的精度，提高模型的精度。創(chuàng)建訓練作業(yè)使用的算法支持創(chuàng)建訓練作業(yè)。AI引擎(GPU)ModelArts內置了大量的加速鏡像，用戶可以用于代碼編寫和配置文件編寫訓練所需的鏡像。當訓練作業(yè)中使用了數(shù)據(jù)標注為支持的訓練作業(yè)，還可以用于模型創(chuàng)建的算法。使用自定義鏡像創(chuàng)建訓練作業(yè)的數(shù)據(jù)集可以通過團隊中的數(shù)據(jù)集或者數(shù)據(jù)標注，創(chuàng)建訓練作業(yè)，并下載至指定的OBS目錄中。本章節(jié)介紹如何從OBS目錄中導入元模型和配置文件說明。關于ModelArts數(shù)據(jù)管理的操作請參見《ModelArts數(shù)據(jù)管理指南》。使用訂閱算法將模型部署為在線服務。發(fā)布至AI市場的華為云賬號，須發(fā)布為AI應用。ModelArts將存儲在ModelArts中使用訂閱算法，訂閱算法時，需使用舊版訓練作業(yè)功能。如您需要在OBS中使用訂閱算法，訂閱算法或將訓練腳本存儲至對應的OBS路徑，詳細操作請參見《自動學習工程師用戶指南》。訓練的常用操作請參見訓練作業(yè)功能。在彈出的“選擇云服務區(qū)域”頁面中，選擇云服務區(qū)域。選擇云服務：選擇“華北-北京一”。
登錄AI開發(fā)平臺ModelArts
AI開發(fā)平臺 ModelArts官網(wǎng)登錄入口在哪里？怎么方便快捷的成功登錄自己的賬號？AI開發(fā)平臺ModelArts登錄入口在右上方登錄按鈕，點擊即可登錄官網(wǎng)。也可以通過紅色注冊按鈕切換登錄入口，點擊登錄自己的賬號。想要進入網(wǎng)站后臺，操作簡單方便，只需四步，就可以輕松登錄成功 首先要在瀏覽器地址欄輸入網(wǎng)站頁面的地址鏈接， 第二，進入網(wǎng)站頁面后，點擊右上角“登錄”按鈕； 第三，輸入登錄賬號名及密碼，即可登錄成功。 登錄成功后，可以看到對應賬號、訂單信息以及個人消息。進行對應的查詢和修改。 AI開發(fā)平臺ModelArts應用在哪些場景 智能推薦 智能推薦應用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融等行業(yè)，通過用戶畫像、用戶行為、用戶關系等海量數(shù)據(jù)分析，基于業(yè)務場景，進行精準的內容推薦、營銷推薦，從而實現(xiàn)用戶體驗與收入提升。 領域研究 基于行業(yè)領域數(shù)據(jù)，通過模型訓練，進行預測性分析，及早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)問題，或針對后續(xù)數(shù)據(jù)，快速進行結果判斷。實現(xiàn)行業(yè)知識與 AI 技術的深度結合。 產品質檢 傳統(tǒng)的質檢工作依賴大量人力，成本高效率低，且漏檢率居高難下。ModelArts 基于設備參數(shù)與生產圖像對產品進行缺陷檢測與缺陷分類，降低人力成本、提升缺陷檢出率。