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方案概述 應用場景 在AI模型開發(fā)過程中,數(shù)據(jù)科學家需要花費較多時間在數(shù)據(jù)準備環(huán)境。包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)標注等工作,當數(shù)據(jù)量龐大、種類較多時,數(shù)據(jù)準備工作繁瑣,且耗時長。 ModelArts提供的數(shù)據(jù)管理功能,不僅提供了基礎的數(shù)據(jù)標注、版本管
方案概述 本案例以“小微企業(yè)信用評分”的場景為例。 社保、水電氣和資助金等數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲在某政務云,由不同的局進行管理,機構想單獨申請進行企業(yè)相關評分的計算會非常困難。 因此可以由市政數(shù)局出面,統(tǒng)一制定隱私規(guī)則,審批數(shù)據(jù)提供方的數(shù)據(jù)使用申請, 并通過華為TICS可信智能計算平臺進行安全計算。
K)被黑客軟件破解獲取,進而可能導致存放在云存儲中的文件數(shù)據(jù)被竊取,甚至被篡改。 為了更好地保護應用數(shù)據(jù),避免被攻擊后數(shù)據(jù)泄露以及越權訪問的風險,為您推薦以下兩種方法。 方法一:使用臨時安全憑證直傳OBS 方法二:使用預簽名URL訪問OBS
方案概述 通過獨立專享遷移集群以及配置遷移專線,簡單、快捷實現(xiàn)對象存儲、文件存儲一站式上云,提升上云效率。本文介紹如何使用遷移中心MgC將其他云平臺的對象存儲或文件存儲數(shù)據(jù)遷移到華為云。 優(yōu)勢 專享遷移集群,減少資源競爭,提高遷移效率。
還可以定期查看機器人的對話日志和未解決問題,并根據(jù)數(shù)據(jù)情況提出解決方案。如補充知識庫、管理詞典等措施,來提升對話機器人的體驗效果。 數(shù)據(jù)總覽 對話分析 方案優(yōu)勢 匹配精度高智能
方案概述 應用場景 在現(xiàn)實生活和工作中,我們經常會遇到需要處理大規(guī)模的復雜關系網絡的情況,比如社交網絡、知識圖譜、物流網絡等。傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫在處理這種復雜關系網絡時效率較低,而圖數(shù)據(jù)庫則能夠更好地滿足這類需求。 圖探索功能是GES的一個重
問題咨詢:GaussDB(DWS)如何處理非結構化數(shù)據(jù)的兼容性?
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應用實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅動時,分為開發(fā)和使用兩個部分。 App應用的開發(fā) 利用AppClient和DriverClient進行自定義的業(yè)務處理
方案概述 應用場景 該解決方案能幫您快速在華為云上部署高可用的云上網站架構,支持業(yè)務流量跨可用區(qū)進行分發(fā),并具備跨可用區(qū)故障容災的能力。適用于云上搭建電商平臺、門戶網站、論壇、博客等高可用網站場景。 方案架構 該解決方案支持一鍵式部署華為云Flexus云服務器X實例、彈性負載均衡ELB、彈性公網IP
方案概述 應用場景 終端設備可以產生大量的數(shù)據(jù),為了減少數(shù)據(jù)上云的數(shù)據(jù)量或提高數(shù)據(jù)處理實時性,有時需要在靠近數(shù)據(jù)產生的地方對其進行分析處理。 本文介紹智能邊緣平臺和數(shù)據(jù)湖探索服務(DLI)結合,通過在邊緣節(jié)點上部署系統(tǒng)提供的流計算應用,將實時
方案分析 發(fā)生故障前,IDC側業(yè)務單邊讀寫IDC上Redis1,Redis1通過在線遷移任務建立從IDC到HW的數(shù)據(jù)同步任務。 正向切換方案: 圖1 正切方案 正切方案說明: 切換成華為側業(yè)務單邊讀寫華為上Redis2。
圖像分割類型的數(shù)據(jù)集,以及數(shù)據(jù)如何進行標注,為后續(xù)訓練做準備。 方案架構 說明: AI Gallery搜索并下載“dataset-segmentation-88”數(shù)據(jù)集到OBS中。 將下載的數(shù)據(jù),在Model
合理設置數(shù)據(jù)保留策略,避免數(shù)據(jù)過期和浪費存儲空間。合理設置數(shù)據(jù)保留策略可以避免數(shù)據(jù)過期和浪費存儲空間。可以根據(jù)業(yè)務需求和數(shù)據(jù)的重要性,設置不同的保留時間和清理策略。例如,對于一些重要的業(yè)務數(shù)據(jù),可以設置較長的保留時間,以便進行數(shù)據(jù)分析和審計;對于一些臨時數(shù)據(jù),可以設置較短的
方案概述 應用場景 數(shù)據(jù)標注任務中,一般由一個人完成,但是針對數(shù)據(jù)集較大時,需要多人協(xié)助完成。ModelArts提供了團隊標注功能,可以由多人組成一個標注團隊,針對同一個數(shù)據(jù)集進行標注管理。當需要標注的數(shù)據(jù)較多,且無法使用智能標注完成時,可聯(lián)合多人一起標注。
不合規(guī)范圖片,使得統(tǒng)計數(shù)據(jù)更準確、有效。 如下圖所示,分別幫助用戶識別圖片是翻拍還是真圖: 圖1 翻拍和非翻拍識別示例 使用流程 圖2 翻拍識別服務使用流程
進行管理。 方案架構 根據(jù)已有的某貨運公司車輛定時上報的詳單數(shù)據(jù)和貨運訂單數(shù)據(jù),DLI可以完成對該貨運公司車輛行駛特點分析、記錄明細的查詢。 詳細的數(shù)據(jù)說明請參考數(shù)據(jù)說明。 圖1 方案簡介
方案優(yōu)勢 端云協(xié)同:一次聯(lián)網部署技能,端側實時檢測,云端二次精準識別,不間斷離線推理,快速響應、延遲小、對網絡環(huán)境依賴低;平臺提供統(tǒng)一管理接口。 節(jié)約上云成本:減少數(shù)據(jù)上云寬帶和存儲成本。 可利舊,降低硬件
AstroZero平臺開發(fā)門檻低、模塊化編排的特點可以縮短開發(fā)周期,提升定制效率。本案例中通過AstroZero開發(fā)模型的對象、SQL查詢和數(shù)據(jù)處理功能實現(xiàn)對班級數(shù)據(jù)的管理和導入導出操作。 方案架構 圖1 方案示意圖 方案優(yōu)勢
方案概述 應用場景 DLI在創(chuàng)建運行作業(yè)需要連接外部其他數(shù)據(jù)源,如:DLI連接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS時,需要打通DLI和外部數(shù)據(jù)源之間的網絡。DLI增強型跨源連接,底層采用對等連接的方式打通與目的數(shù)據(jù)源的vpc網絡,通過點對點的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。
盤古大模型套件平臺支持進行NLP大模型、多模態(tài)大模型的訓練。不同模型訓練所需的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)格式均有所差異,請基于數(shù)據(jù)要求提前準備訓練數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)量要求 自監(jiān)督訓練在單次的訓練任務中,一個自監(jiān)督訓練數(shù)據(jù)集內,上傳的數(shù)據(jù)文件不能超過1000個,單文件最大1GB,全部文件加起來不超過200GB。