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modelarts-example
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ModelArts案例指南 案例1 本案例介绍在“ ”平台如何使用MXNet实现MNIST数据集的手写数字图像识别应用。通过进入ModelArts平台的“ ”界面创建训练作业,完成模型训练,然后“ ”,“ ”,发起预测请求完成预测。 基本流程包含以下步骤: 准备数据:下载数据集,解压后上传至OBS桶中。 训练模型:使用MXNet本机接口编写模型训练脚本,新建训练作业进行模型训练。 部署模型:得到训练好的模型文件后,新建预测作业将模型部署为在线预测服务。 发起预测请求:发起预测请求获取预测结果。 案例2 本案例介绍如何在“ ”平台上使用MoXing实现Kaggle竞赛中的冰山图像分类任务。实验所使用的图像为雷达图像,需要参赛者利用算法识别出图像中是冰山(iceberg)还是船(通过进入ModelArts平台的“ ”界面创建训练作业,完成模型训练,之后创建一个预测作业,加载模型参数,获取预
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自定义镜像训练功能操作指南.md 9KB
模型配置文件详解.md 9KB
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模型管理FAQ.md 4KB
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模型包规范.md 3KB
自定义模型服务代码设计.md 3KB
预置模型训练参数说明.md 3KB
自定义镜像制作过程.md 1KB
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README.md 46B
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数据集.PNG 83KB
数据集.PNG 83KB
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数据集路径.png 77KB
部署上线.png 75KB
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训练作业页签界面.png 60KB
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训练作业参数.png 45KB
训练作业参数配置.PNG 44KB
训练作业参数配置.PNG 43KB
在线服务测试.PNG 43KB
分布式作业参数1.PNG 43KB
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训练作业参数配置(预测).PNG 42KB
创建预测模型.png 42KB
预测作业参数配置.PNG 42KB
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