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- wasp5模型 內(nèi)容精選 換一換
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Snap申報(bào)的大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成，榮獲2023年AI4SE “銀彈”優(yōu)秀大模型案例。 此前，大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成案例也入選了由中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟組織評(píng)選的2023年AIIA人工智能十大潛力案例。 華為云參編信通院“代碼大模型標(biāo)準(zhǔn)” 為進(jìn)一步發(fā)揮大模型等AI技術(shù)在軟來自：百科事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 規(guī)劃存儲(chǔ)模型 GaussDB 支持行列混合存儲(chǔ)。行、列存儲(chǔ)模型各有優(yōu)劣，建議根據(jù)實(shí)際情況選擇。 行存儲(chǔ)是指將表按行存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上，列存儲(chǔ)是指將表按列存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上。默認(rèn)情況來自：專題
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訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力來自：專題
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訪問 模型開發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場(chǎng)景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測(cè)模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練來自：百科![]()
所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評(píng)估，最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型來自：百科![]()
框架管理器包含了三個(gè)部分，分別為離線模型生成器（Offline Model Generator，OMG）、離線模型執(zhí)行器（Offline Model Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型，以om為后綴的文件進(jìn)來自：百科![]()
成的數(shù)據(jù)組織。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是依據(jù)關(guān)系模型來創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫。所謂關(guān)系模型就是“一對(duì)一、一對(duì)多、多對(duì)多”等關(guān)系模型，關(guān)系模型就是指二維表格模型,因而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。關(guān)系型數(shù)據(jù)可以很好地存儲(chǔ)一些關(guān)系模型的數(shù)據(jù)，比如一個(gè)老師對(duì)應(yīng)多個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)來自：百科![]()
新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)接口的時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)頁面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請(qǐng)求參數(shù)的“body”頁簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來自：專題![]()
nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨(dú)立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列，完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進(jìn)行統(tǒng)籌來自：百科![]()
特點(diǎn)：構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個(gè)難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺(tái) （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來自：百科![]()
的AI模型快速部署至Atlas設(shè)備中，滿足在安防、交通、社區(qū)、園區(qū)、 商場(chǎng)、超市等復(fù)雜環(huán)境區(qū)域的應(yīng)用需求。 操作步驟 模型準(zhǔn)備 在IEF中注冊(cè)并納管Atlas 500 將AI應(yīng)用部署為邊緣服務(wù) 查看推理結(jié)果 流程圖 步驟一：模型準(zhǔn)備 在部署邊緣服務(wù)前，您需要準(zhǔn)備配套的模型。針對(duì)本來自：專題![]()
及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，支持中心推理和邊緣推理，并且支來自：專題![]()
工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開發(fā)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 AI開發(fā)平臺(tái) 快速模型部署與服務(wù) 該平臺(tái)支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無縫銜接，縮短模型開發(fā)周期。來自：專題![]()
ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來自：百科![]()
以通過模型鏡像的方式將本地的模型導(dǎo)入ModelArts。通過配置健康檢查，支持在線服務(wù)進(jìn)行無損滾動(dòng)升級(jí)。 從模板中選擇元模型 因?yàn)橄嗤δ艿?span style='color:#C7000B'>模型配置信息重復(fù)率高，ModelArts提供模型模板方便您快捷地導(dǎo)入模型，創(chuàng)建AI應(yīng)用，而不用編寫配置文件。 您需要根據(jù)模型格式、模型AI引擎、模型運(yùn)行環(huán)境選擇對(duì)應(yīng)的模板。來自：專題![]()
握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺(tái)； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類來自：百科![]()
發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能夠在市場(chǎng)內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個(gè)一站式的開發(fā)平臺(tái)，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI來自：專題
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