盤古大模型 盤古大模型 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu) 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu)
客戶無(wú)需從零搭建一套復(fù)雜的自動(dòng)駕駛大數(shù)據(jù)平臺(tái)、AI平臺(tái)、仿真平臺(tái)、標(biāo)注平臺(tái)等多個(gè)工具平臺(tái),只需聚焦自動(dòng)駕駛標(biāo)注數(shù)據(jù)、算法、仿真場(chǎng)景等核心價(jià)值,快速開展自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù),跟上瞬息多變的市場(chǎng)節(jié)奏 盤古世界模型,賦能端到端智駕模型仿真 盤古世界模型,賦能端到端智駕模型仿真 盤古世界模型 X 智能駕駛,視頻+激光多模
技’獎(jiǎng),智能OCR數(shù)據(jù)化產(chǎn)品獲得“新產(chǎn)品”獎(jiǎng),知識(shí)計(jì)算云服務(wù)獲得“新技術(shù)”獎(jiǎng),華為云HiLens端云協(xié)同AI視頻平臺(tái)獲得“新技術(shù)”獎(jiǎng)。 華為云OCR服務(wù)通過(guò)德國(guó)BSI AIC4可信標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)認(rèn)證 德國(guó)BSI在業(yè)界率先提供面向AI云服務(wù)領(lǐng)域的審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)AIC4,為評(píng)估基于AI的云服務(wù)的
圖”功能快速、大量的生成插畫圖片。 如:某教育公司使用SD批量生成插畫、兒童繪本圖片、宣傳海報(bào)等 咨詢 電商圖片生成 設(shè)計(jì)師畫好圖,使用SD提供的“圖生圖”功能生成更多樣式的圖。 如:某電商網(wǎng)站,使用SD圖生圖批量生成營(yíng)銷圖片。 廣告、營(yíng)銷、設(shè)計(jì)行業(yè)圖片生成 運(yùn)營(yíng)人員可以輸入文字
視頻截圖:截取OBS中視頻文件指定時(shí)間的JPG格式圖像。支持單張截圖、多張截圖、平均截圖 雪碧圖:截取一系列圖片生成雪碧圖,通過(guò)一次請(qǐng)求獲取多張圖片的信息,大幅降低圖片請(qǐng)求數(shù)量,提高客戶端性能 音量檢測(cè)和調(diào)節(jié):提取視頻中的音頻文件,并對(duì)音頻文件的音量進(jìn)行檢測(cè)和調(diào)節(jié) 視頻加密視頻指紋技術(shù),讓視頻安全固若金湯
成個(gè)性化聲音模型。該模型可用于華為分身視頻制作、視頻直播、智能交互等應(yīng)用</p>","subtitlePc":"<p>根據(jù)華為提供的錄制要求,客戶通過(guò)上傳3分鐘左右真人錄制的音頻進(jìn)行模型訓(xùn)練,生成個(gè)性化聲音模型。該模型可用于華為分身視頻制作、視頻直播、智能交互等應(yīng)用</p>","
大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套大模型的內(nèi)容安全防線 大模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套大模型的安全防線,開放兼容,適用盤古大模型和三方大模型
昇騰AI云服務(wù)器 昇騰AI云服務(wù)器 昇騰AI云服務(wù)器(AI Accelerated Cloud Server)是一種可隨時(shí)自助獲取、可彈性伸縮、應(yīng)用于AI訓(xùn)練/AI推理加速的云服務(wù)器,可為多種AI應(yīng)用場(chǎng)景提供高效算力。 昇騰AI云服務(wù)器(AI Accelerated Cloud
技’獎(jiǎng),智能OCR數(shù)據(jù)化產(chǎn)品獲得“新產(chǎn)品”獎(jiǎng),知識(shí)計(jì)算云服務(wù)獲得“新技術(shù)”獎(jiǎng),華為云HiLens端云協(xié)同AI視頻平臺(tái)獲得“新技術(shù)”獎(jiǎng)。 華為云OCR服務(wù)通過(guò)德國(guó)BSI AIC4可信標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)認(rèn)證 德國(guó)BSI在業(yè)界率先提供面向AI云服務(wù)領(lǐng)域的審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)AIC4,為評(píng)估基于AI的云服務(wù)的
AI繪畫基于AI大模型文生圖系統(tǒng),可基于文字語(yǔ)言生成圖像,支持豐富的修飾詞,滿足個(gè)性化創(chuàng)作需求。模型融入語(yǔ)言、視覺、跨模態(tài)等多源知識(shí),參數(shù)規(guī)模達(dá)數(shù)百億,根據(jù)生成階段從圖像輪廓漸進(jìn)優(yōu)化細(xì)節(jié),全面提升圖片生成質(zhì)量。—— 我們只做精品!【AI作畫 AI繪畫】AI繪畫基于AI大模型文生圖
100%包通過(guò),不通過(guò),全額退款,全國(guó)可辦理!生成式人工智能備案,大模型備案
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識(shí)別模型、安全帽識(shí)別模型、口罩佩戴識(shí)別模型、車牌識(shí)別模型、車輛占道識(shí)別模型5種AI模型。一,人臉識(shí)別服務(wù) 人臉識(shí)別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、模型加載、人臉注冊(cè)、人臉識(shí)別、人臉刪除、特征提取六個(gè)接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證:需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證,才能夠正常使用人臉識(shí)別服務(wù);
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會(huì)動(dòng)員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個(gè)工作日內(nèi)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報(bào)服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類型、算法自評(píng)估報(bào)告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗(yàn)積累,構(gòu)建了大模型三個(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)力,盤古大模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計(jì),到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進(jìn)的AI云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā):我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務(wù),幫助客戶實(shí)現(xiàn)更多的個(gè)性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移:我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的
【二維碼生成 二維碼圖片】二維碼生成接口用于生成二維碼圖片,廣泛用于掃碼登陸、掃碼點(diǎn)餐、掃碼溯源等場(chǎng)景。另提供二維碼識(shí)別接口,可搭配使用。 —— 我們只做精品!一、產(chǎn)品介紹 :【二維碼生成 二維碼圖片】二維碼生成接口用于生成二維碼圖片,廣泛用于掃碼登陸、掃碼點(diǎn)餐、掃碼溯源等場(chǎng)景。另提供二維碼識(shí)別接口,可搭配使用。
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用;團(tuán)隊(duì)擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持,用戶使用大模型平臺(tái),解答用戶使用過(guò)程遇到的問(wèn)題;大模型與應(yīng)用對(duì)接集成,以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級(jí)等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
大觥科技 AI 開放平臺(tái)-數(shù)字??成,輸入視頻即可快速?成帶完整?骼綁定的超寫實(shí)數(shù)字?。?、產(chǎn)品信息大觥科技 AI 開放平臺(tái)-數(shù)字??成是集成??智能等技術(shù),將??輸?的頭部轉(zhuǎn)動(dòng)視頻,在短時(shí)間內(nèi)?成?個(gè)帶通?男??體及?骼綁定的超寫實(shí)數(shù)字?的SaaS 服務(wù)。輸出的資產(chǎn)?件含模型?件及貼圖,數(shù)字?模型使?通?
了解詳情 盤古預(yù)測(cè)大模型 盤古預(yù)測(cè)大模型是面向結(jié)構(gòu)化類數(shù)據(jù),基于10類2000個(gè)基模型空間,通過(guò)模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)AI模型。 了解詳情 盤古科學(xué)計(jì)算大模型 科學(xué)計(jì)算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機(jī)械、航天航空等領(lǐng)域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海
入鏡像創(chuàng)建AI為應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開 本地準(zhǔn)備模型包 收起 展開 在本地準(zhǔn)備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS,從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開 AI Gellary訂閱模型 收起 展開 在AI Gall
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
扣減適用所有企業(yè)項(xiàng)目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識(shí)別速度? ? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān),圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間,因此建議在圖片文字清晰的情況下,適當(dāng)壓縮圖片的大小,以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),一般建議證件
圖片格式:jpg 圖片大?。?43 kb 生成圖片 通過(guò)對(duì)圖片質(zhì)量進(jìn)行調(diào)整,實(shí)現(xiàn)圖片文件大小調(diào)整,更好的適配各種展示需求。圖形化、無(wú)代碼,輕松開發(fā)。 支持上傳的圖片格式:jpg 圖片格式:JPEG 圖片大?。?31 kb 上傳圖片 壓縮比例 80% 60% 40% 20% 圖片格式:JPEG 圖片大小:70
GaussDB主鍵生成 GaussDB主鍵生成 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)于主鍵你了解多少?什么是GaussDB主鍵?如何創(chuàng)建主鍵、如何刪除主鍵等,一起看看吧! 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)于主鍵你了解
【限時(shí)特惠】研發(fā)與中間件專場(chǎng) 研發(fā)與中間件專場(chǎng) 眾多AI創(chuàng)新者反饋,構(gòu)建AIGC應(yīng)用時(shí)常遇這些挑戰(zhàn) 眾多AI創(chuàng)新者反饋,構(gòu)建AIGC應(yīng)用時(shí)常遇這些挑戰(zhàn) 模型開發(fā)/定制門檻高 大模型應(yīng)用是一個(gè)模型、數(shù)據(jù)、代碼集成的新型應(yīng)用。 開發(fā)一個(gè)完整的大模型應(yīng)用既需要利用多樣化的AI原生技術(shù)又需要強(qiáng)大的工程能力,并將它們充分整合,開發(fā)門檻高
使用文字識(shí)別OCR服務(wù)是否必須使用華為云存儲(chǔ)圖片? 文字識(shí)別服務(wù)支持輸入圖片的base64編碼或圖片的url路徑。 如果您使用圖片的url路徑,可以將圖片上傳至華為云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS)中,使用OBS提供的圖片url。 同時(shí),您也可以不使用華為云存儲(chǔ),使用公網(wǎng)http/https url傳入圖片。 文字識(shí)別OCR服務(wù)可以識(shí)別文本格式文件嗎?
據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。
ai圖片生成模型
該案例是使用華為云一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts的新版“自動(dòng)學(xué)習(xí)”功能,基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn),讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測(cè)”的AI模型的訓(xùn)練和部署。依據(jù)開發(fā)者提供的標(biāo)注數(shù)據(jù)及選擇的場(chǎng)景,無(wú)需任何代碼開發(fā),自動(dòng)生成滿足用戶精度要求的模型??芍С謭D片分類、物體檢測(cè)、預(yù)測(cè)分析、聲音分類等場(chǎng)景??筛鶕?jù)最終部署環(huán)境和開發(fā)者需求的推理速度,自動(dòng)調(diào)優(yōu)并生成滿足要求的模型。
費(fèi)用說(shuō)明:本案例使用過(guò)程中,從AI Gallery下載數(shù)據(jù)集免費(fèi),但是數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在 OBS 桶中會(huì)收取少量費(fèi)用,具體計(jì)費(fèi)請(qǐng)參見OBS價(jià)格詳情頁(yè)。
在ModelArts上運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè)、將模型部署為在線服務(wù)會(huì)收取計(jì)算資源費(fèi)用。案例使用完成后請(qǐng)參考后續(xù)操作:清除相應(yīng)資源及時(shí)清除資源和數(shù)據(jù)。
步驟一:準(zhǔn)備工作
- 注冊(cè)華為賬號(hào)并開通華為云、實(shí)名認(rèn)證
- 配置委托訪問(wèn)授權(quán)
ModelArts使用過(guò)程中涉及到OBS等服務(wù)交互,首次使用ModelArts需要用戶配置委托授權(quán),允許訪問(wèn)這些依賴服務(wù)。具體配置操作請(qǐng)參見配置ModelArts Standard訪問(wèn)授權(quán)。
步驟二:創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
- 單擊口罩檢測(cè)小數(shù)據(jù)集進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè),單擊右側(cè)“下載”。
- 在彈出的窗口中選擇云服務(wù)區(qū)域,例如該案例選擇云服務(wù)區(qū)域?yàn)椤叭A北-北京四”,單擊“確定”進(jìn)入下載詳情頁(yè)。
- 在“下載詳情”頁(yè)面,填寫參數(shù)。
- 下載方式: 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù)OBS。
- 目標(biāo)區(qū)域:華北-北京四,目標(biāo)區(qū)域須與上一步中選擇的云服務(wù)區(qū)域保持一致。
- 數(shù)據(jù)類型:圖片。
- 目標(biāo)位置:用來(lái)存放源數(shù)據(jù)集信息,例如本案例中從Gallery下載的數(shù)據(jù)集。單擊
圖標(biāo)選擇您的OBS桶下的任意一處目錄。
圖1 下載數(shù)據(jù)集到OBS桶中
- 確認(rèn)無(wú)誤后單擊右下角“確定”。
- 系統(tǒng)會(huì)跳轉(zhuǎn)到我的下載頁(yè)面,單擊
按鈕,查看下載進(jìn)度,等待數(shù)據(jù)集下載完成(下載完成大約需要5分鐘,請(qǐng)耐心等待)。單擊
展開下載詳情,可以查看該數(shù)據(jù)集的“目標(biāo)位置”。
步驟三:創(chuàng)建自動(dòng)學(xué)習(xí)物體檢測(cè)項(xiàng)目
- 確保數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成且可正常使用后,在ModelArts控制臺(tái),左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“自動(dòng)學(xué)習(xí)”默認(rèn)進(jìn)入新版自動(dòng)學(xué)習(xí)頁(yè)面,選擇物體檢測(cè)項(xiàng)目,單擊“創(chuàng)建項(xiàng)目”。
- 進(jìn)入“創(chuàng)建物體檢測(cè)”頁(yè)面后,填寫相關(guān)參數(shù)。
- 計(jì)費(fèi)模式:默認(rèn)按需計(jì)費(fèi)。
- 名稱:自行創(chuàng)建項(xiàng)目名稱。
- 描述:自行描述項(xiàng)目詳情,例如口罩檢測(cè)。
- 數(shù)據(jù)集:?jiǎn)螕粲覀?cè)的創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,先使用步驟二中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集,并完成數(shù)據(jù)標(biāo)注。具體參考創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和標(biāo)注數(shù)據(jù)。
- 輸出路徑:設(shè)置數(shù)據(jù)集標(biāo)注完成后在OBS中的存放位置,不能與輸入數(shù)據(jù)放在同一目錄下。
- 訓(xùn)練規(guī)格:根據(jù)您的實(shí)際需要選擇對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練規(guī)格。
- 確認(rèn)無(wú)誤后單擊右下角“創(chuàng)建項(xiàng)目”可自動(dòng)跳轉(zhuǎn)至自動(dòng)學(xué)習(xí)的運(yùn)行總覽頁(yè)面。
步驟四:運(yùn)行工作流
在自動(dòng)學(xué)習(xí)的運(yùn)行總覽頁(yè)面,會(huì)產(chǎn)生一條工作流。工作流會(huì)自動(dòng)從數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn)開始,依次運(yùn)行數(shù)據(jù)集版本發(fā)布、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、物體檢測(cè)、模型注冊(cè)、服務(wù)部署等節(jié)點(diǎn),直至工作流全部運(yùn)行完成。您需要做的是:
- 在數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn),待數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn)變?yōu)殚偕礊椤暗却僮鳌睜顟B(tài),雙擊數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn),打開數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行詳情頁(yè)面。前往實(shí)例詳情頁(yè)確認(rèn)所有圖片是否都標(biāo)注完成,確認(rèn)無(wú)誤后,回到工作流頁(yè)面單擊“繼續(xù)運(yùn)行”。
- 在“確認(rèn)是否繼續(xù)允許”的彈窗中,單擊“確定”,工作流會(huì)繼續(xù)從數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點(diǎn)依次運(yùn)行到服務(wù)部署節(jié)點(diǎn)。該段時(shí)間不需要用戶做任何操作。
- 當(dāng)工作流運(yùn)行到“服務(wù)部署”節(jié)點(diǎn),“服務(wù)部署”節(jié)點(diǎn)會(huì)變成橙色,雙擊“服務(wù)部署”節(jié)點(diǎn)。在服務(wù)部署頁(yè)簽中,可以看到狀態(tài)變?yōu)榱恕暗却斎搿薄?/li>
- 需要選擇填寫以下兩個(gè)參數(shù),其他參數(shù)均為默認(rèn)值,保持不變。
- 計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格:根據(jù)您的實(shí)際需求選擇相應(yīng)的規(guī)格。
- 是否自動(dòng)停止:為避免資源浪費(fèi),建議打開自動(dòng)停止開關(guān),根據(jù)您的實(shí)際需要,選擇自動(dòng)停止時(shí)間,也可以自定義自動(dòng)停止的時(shí)間。
圖2 選擇計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格
圖3 設(shè)置自動(dòng)停止
- 參數(shù)填寫完畢之后,單擊運(yùn)行狀況右邊的“繼續(xù)運(yùn)行”,單擊確認(rèn)彈窗中的“確定”即可繼續(xù)完成工作流的運(yùn)行。
步驟五:預(yù)測(cè)分析
運(yùn)行完成的工作流會(huì)自動(dòng)部署為相應(yīng)的在線服務(wù),您只需要在相應(yīng)的服務(wù)詳情頁(yè)面進(jìn)行預(yù)測(cè)即可。
- 在服務(wù)部署節(jié)點(diǎn)單擊“實(shí)例詳情”直接跳轉(zhuǎn)進(jìn)入在線服務(wù)詳情頁(yè),或者在ModelArts控制臺(tái),選擇“模型部署 > 在線服務(wù)”,單擊生成的在線服務(wù)名稱,即可進(jìn)入在線服務(wù)詳情頁(yè)。
- 在服務(wù)詳情頁(yè),選擇“預(yù)測(cè)”頁(yè)簽。
圖4 上傳預(yù)測(cè)圖片
- 單擊“上傳”選擇上傳一張需要預(yù)測(cè)的圖片,單擊“預(yù)測(cè)”,即可在右邊的預(yù)測(cè)結(jié)果顯示區(qū)查看您的預(yù)測(cè)結(jié)果。
圖5 查看預(yù)測(cè)結(jié)果(1)--沒戴口罩
圖6 查看預(yù)測(cè)結(jié)果(2)--戴口罩
后續(xù)操作:清除相應(yīng)資源
在完成預(yù)測(cè)之后,建議關(guān)閉服務(wù),以免產(chǎn)生不必要的計(jì)費(fèi)。
- 停止運(yùn)行服務(wù)
- 預(yù)測(cè)完成后,單擊頁(yè)面右上角的“停止”,即可停止該服務(wù)。
- 單擊左上角
返回在線服務(wù),在對(duì)應(yīng)的服務(wù)名稱所在行,單擊選擇操作列的“更多>停止”,停止該服務(wù)。
圖7 停止服務(wù)
- 清除OBS中的數(shù)據(jù)。
- 在控制臺(tái)左側(cè)導(dǎo)航欄的服務(wù)列表
,選擇“對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS”,進(jìn)入OBS服務(wù)詳情頁(yè)面。 - 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“桶列表”,在列表詳情,找到自己創(chuàng)建的OBS桶,單擊桶名稱,進(jìn)入OBS桶詳情。
- 在桶的詳情頁(yè),左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“對(duì)象”,在右側(cè)“名稱”列選中不需要的存儲(chǔ)對(duì)象,單擊操作列的“更多>刪除”,即可刪除相應(yīng)的存儲(chǔ)對(duì)象。
- 在控制臺(tái)左側(cè)導(dǎo)航欄的服務(wù)列表
常見問(wèn)題
- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)找不到創(chuàng)建的OBS桶,請(qǐng)查看OBS桶與ModelArts是否在同一個(gè)區(qū)域。
- 數(shù)據(jù)校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)失敗。
請(qǐng)查看您的數(shù)據(jù)集是否符合規(guī)范,數(shù)據(jù)集規(guī)范請(qǐng)參考數(shù)據(jù)集要求與上傳規(guī)范。
ai圖片生成模型常見問(wèn)題
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模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
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離線模型生成:以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。
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盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個(gè)人的專家助手。
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本次愛(AI)美食·圖片分類賽,基于華為云DevCloud教育解決方案,以賽代學(xué)幫助選手更快入門AI。選手需要在線上實(shí)訓(xùn)后,學(xué)習(xí)并使用ModelArts一站式AI開發(fā)平臺(tái),在給定的圖片中精準(zhǔn)地識(shí)別出美食圖片,識(shí)別準(zhǔn)確率越高排名越高。
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AI一站式開發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。
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近年來(lái)越來(lái)越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過(guò)程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運(yùn)維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺(tái),包含了AI應(yīng)用的開發(fā)、部署和分享交易,通過(guò)解決AI開發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問(wèn)題,ModelArts有效解決了AI落地難的問(wèn)題,將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。
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以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進(jìn)行模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)操作演示,使開發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)。
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