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ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據處理、模型開發(fā)、訓練、來自：百科
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華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力來自：百科
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云知識 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓練模型后，用戶往往需要通過測試數(shù)據集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據來自：百科![]()
華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者來自：百科![]()
云知識 數(shù)據模型類型的對比 數(shù)據模型類型的對比 時間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據庫 數(shù)據系統(tǒng) 數(shù)據管理 數(shù)據發(fā)展過程中產生過三種基本的數(shù)據模型：層次模型、網狀模型和關系模型。本文主要從數(shù)據結構、數(shù)據操作、數(shù)據聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網狀模型查詢效來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據模型類型有哪些 數(shù)據模型類型有哪些 時間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據庫 數(shù)據系統(tǒng) 數(shù)據管理 數(shù)據發(fā)展過程中產生過三種基本的數(shù)據模型：層次模型、網狀模型和關系模型。 1、層次模型的數(shù)據結構就是一棵樹形結構，目前還在使用的層次模型的一個實際案例就是來自：百科![]()
經生成的模型文件和權重文件轉換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負責加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉換為可執(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行統(tǒng)籌。流程編排器向開發(fā)者提供來自：百科![]()
。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據中，得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。來自：百科![]()
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在Mo來自：百科![]()
00個基模型空間，通過模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略，構建圖網絡架構AI模型。 了解詳情 盤古科學計算大模型 科學計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務、機械、航天航空等領域，采用AI數(shù)據建模和AI方程求解的方法；從海量的數(shù)據中提取出數(shù)理規(guī)律，使用神經網絡編碼微分方程；使用AI模型更快更準的解決科學計算問題。來自：專題![]()
訪問 模型開發(fā)訓練 提供網絡業(yè)務不同場景的AI模型開發(fā)和訓練（如流量預測模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓練服務，使用嵌入網絡經驗的訓練平臺輸入數(shù)據，快速完成模型的開發(fā)和訓練，形成精準的模型，用于應用服務開發(fā) 優(yōu)勢 網絡經驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓練來自：百科![]()
領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級，學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、理解語言模型和神經語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經語言模型來自：百科![]()
華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
華為云計算 云知識 OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個 OSI 層：物理層、數(shù)據鏈路層、網絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質為數(shù)據鏈路層提供物理連接，來自：百科![]()
行作為一個記錄，列模型數(shù)據庫以一列為一個記錄。（這種模型，數(shù)據即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據庫） 鍵值對模型：存儲的數(shù)據是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數(shù)據，有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數(shù)據庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
短到3周。 標準物模型，并不是華為一家可以定義出的，需要華為多方合作共同定義標準物模型，華為目前已經實現(xiàn)了2.8億+的設備接入，有3000+合作伙伴，有1000+標準物模型。 華為在IoT行業(yè)目前的成果有AI智能物聯(lián)模型特設組使AIoT聯(lián)盟攜手AII共同推進AIoT產業(yè)的發(fā)展，雙來自：百科![]()
華為云計算 云知識 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。來自：百科
