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- javaee部署到云服務(wù)器 內(nèi)容精選 換一換
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實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過實操最終得到AI成功識別人車的結(jié)果。 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓練作業(yè) 5.模型導入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原來自：百科來自：百科
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華為云計算 云知識 變電站智能巡檢解決方案介紹及部署 變電站智能巡檢解決方案介紹及部署 時間：2021-02-20 15:10:40 云計算 商品鏈接：變電站智能巡檢解決方案；深圳市鐵越電氣有限公司 華為好望商城 本文介紹變電站智能巡檢解決方案及部署。 基于變電站建設(shè)的場景和業(yè)務(wù)需求建設(shè)智來自：云商店華為云計算 云知識 快速部署幻獸帕魯專用服務(wù)器失敗 快速部署幻獸帕魯專用服務(wù)器失敗 時間：2024-07-27 14:32:55 Q：用戶按照文檔搭建不成功，快速部署幻獸帕魯專用服務(wù)器失敗 A：搭建幻獸帕魯專用服務(wù)器主要是包括三個過程：安裝steamclient->安裝palworld應(yīng)來自：百科
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華為云計算 云知識 管理與部署：業(yè)務(wù)云化助推器 管理與部署：業(yè)務(wù)云化助推器 時間：2020-12-07 17:18:55 通過本課程學習，用戶將對 云監(jiān)控服務(wù) 、 云審計 服務(wù)、 云日志 服務(wù)、云解析服務(wù)、 消息通知 服務(wù)等等管理與部署下一系列龐大的產(chǎn)品家族形成理解，如果你正想學習，快來加入本課程吧。來自：百科![]()
將改變當前社會商業(yè)模式，從而引發(fā)新一輪的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革。本期課程從基礎(chǔ)原理入門到實踐操作，循序漸進一站式學習。 課程簡介 本期課程結(jié)合華為云 區(qū)塊鏈 服務(wù) BCS 和 應(yīng)用運維管理 服務(wù) AOM ，從入門到實踐，循序漸進一站式學習。 課程目標 通過本課程的學習，了解區(qū)塊鏈技術(shù)理論、學習華為來自：百科![]()
。 5.2 接口調(diào)用 在“模型部署-預(yù)置服務(wù)-更多”中點擊“調(diào)用”，獲取調(diào)用實例代碼。 查看MaaS部署的模型服務(wù)文檔，了解如何通過API實現(xiàn)端外調(diào)用。具體步驟可參考文檔說明。 5.3 部署為我的服務(wù) 如果需要將模型部署為自己的專屬服務(wù)，可在“部署為我的服務(wù)”中創(chuàng)建模型。詳細操作請參考平臺文檔。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 SOA/ESB架構(gòu)升級之路：從微服務(wù)到ServiceMesh，再到Sermant SOA/ESB架構(gòu)升級之路：從微服務(wù)到ServiceMesh，再到Sermant 時間：2023-11-02 15:55:39 SOA/ESB架構(gòu)是一種常見的企業(yè)級應(yīng)用架構(gòu)模式，來自：百科![]()
4、在左側(cè)導航欄，選擇“彈性公網(wǎng)IP和帶寬>共享帶寬”。 5、在頁面右上角，單擊“購買共享帶寬”，按照提示配置參數(shù)。 具體參數(shù)配置參見：申請共享帶寬 添加彈性公網(wǎng)IP到共享帶寬 添加彈性公網(wǎng)IP到共享帶寬中，共享帶寬資源。一個共享帶寬中可以同時添加多個彈性公網(wǎng)IP。 添加共享帶寬需要注意以下幾點：來自：專題![]()
云容器引擎與其他服務(wù)的關(guān)系 服務(wù)名稱 云容器引擎與其他服務(wù)的關(guān)系 主要交互功能 彈性云服務(wù)器 E CS 在云容器引擎中具有多個云硬盤的一臺彈性云服務(wù)器就是一個節(jié)點，您可以在創(chuàng)建節(jié)點時指定彈性云服務(wù)器的規(guī)格。 購買節(jié)點 納管已有節(jié)點到集群 虛擬私有云 VPC 在云容器引擎中創(chuàng)建的集群需要運行在虛擬私有來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云 云容器引擎部署容器工作負載流程 華為云 云容器引擎部署容器工作負載流程 時間：2024-04-22 10:49:56 最新文章 裸金屬服務(wù)器操作：創(chuàng)建快速發(fā)放型裸金屬服務(wù)器 華為云裸金屬服務(wù)器視頻指導：如何重置裸金屬服務(wù)器的密碼 華為云裸金屬服務(wù)器視頻指導：裸金屬服務(wù)器如何備份來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Kubernetes集群不同部署形態(tài)的優(yōu)劣勢 Kubernetes集群不同部署形態(tài)的優(yōu)劣勢 時間：2021-07-01 08:51:51 自建與運維Kubernetes集群 優(yōu)勢：高靈活性、可定制開發(fā)； 缺點：重資產(chǎn)、高投入、運維成本高、跨云遷移困難。 使用CNCF認證Kubernetes容器平臺來自：百科![]()
需求下發(fā)、代碼提交、代碼檢查、代碼編譯、驗證、部署、發(fā)布，打通軟件交付的完整路徑，提供軟件研發(fā)流程的端到端支持。下面帶大家如何使用華為云DevCloud快速部署PHP網(wǎng)站。 目錄 添加授信機器。 創(chuàng)建部署任務(wù)，進行PHP網(wǎng)站的快速部署。 準備條件 華為云DevCloud中已創(chuàng)建項來自：百科![]()
華為云計算 云知識 用友NC虛擬機+裸金屬混合部署架構(gòu) 用友NC虛擬機+裸金屬混合部署架構(gòu) 時間：2021-03-17 11:19:32 數(shù)字化辦公 混合云 用友NC虛擬機+裸金屬混合部署架構(gòu)應(yīng)用采用虛擬機部署，最大化的節(jié)約部署成本，數(shù)據(jù)庫采用裸金屬部署，保證數(shù)據(jù)庫的性能及原廠服務(wù)，同時依來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬分布式存儲支持鯤鵬與x86混合部署 鯤鵬分布式存儲支持鯤鵬與x86混合部署 時間：2021-05-25 16:25:35 存儲與備份 鯤鵬分布式存儲支持鯤鵬與x86混合部署。 限制約束： 1. 軟件： 開源Ceph，12.2.X版本、13.2.X版本、14來自：百科![]()
華為云計算 云知識 用友NC全虛擬機部署架構(gòu)圖 用友NC全虛擬機部署架構(gòu)圖 時間：2021-03-17 11:14:42 數(shù)字化辦公 用友NC虛擬機+裸金屬混合部署架構(gòu)應(yīng)用采用虛擬機部署，最大化的節(jié)約部署成本，數(shù)據(jù)庫采用裸金屬部署，保證數(shù)據(jù)庫的性能及原廠服務(wù)，同時依托華為云強大的來自：百科![]()
華為云計算 云知識 昇騰AI系列教程-環(huán)境部署（計算加速型ECS） 昇騰AI系列教程-環(huán)境部署（計算加速型ECS） 時間：2020-12-11 10:41:04 本課程介紹了如何搭建基于華為云Ai1的開發(fā)和運行環(huán)境。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
零損耗。 網(wǎng)絡(luò)加速 采用獨創(chuàng)的容器直通網(wǎng)絡(luò)，讓兩層網(wǎng)絡(luò)變成一層，端到端連通時間縮短一半，有效支撐業(yè)務(wù)秒級擴容千容器。 調(diào)度加速 通過感知AI、大數(shù)據(jù)、WEB業(yè)務(wù)的不同特征，以及應(yīng)用模型、網(wǎng)絡(luò)拓撲等，實現(xiàn)業(yè)務(wù)混合部署、智能調(diào)度，還自動優(yōu)化任務(wù)調(diào)度策略，實現(xiàn)1萬容器/秒的大規(guī)模并發(fā)調(diào)度能力。來自：專題![]()
模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等來自：百科![]()
華為云計算 云知識 昇騰AI系列教程-環(huán)境部署（Atlas200DK） 昇騰AI系列教程-環(huán)境部署（Atlas200DK） 時間：2020-12-15 15:30:47 本課程介紹了如何搭建Atlas200DK的開發(fā)和運行環(huán)境。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。 OBS桶/目錄名 |── ocr | ├── model 必選： 固定子目錄名稱，用于放置模型相關(guān)文件 | │ ├── <<自定義python包>> 可選：用戶自有的Python包，在模型推理代碼中可以直接引用來自：專題
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