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  • 深度學習語言模型預訓練 內(nèi)容精選 換一換
  • 時間:2020-09-24 16:51:33 定制 語音識別 ,基于深度學習技術(shù),提供針對特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型??筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制,提升產(chǎn)品的人機交互體驗。 產(chǎn)品特性 高識別率 基于深度學習技術(shù),對特定領(lǐng)域場景和語料進行優(yōu)化,語音識別率達到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù)
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    極致的冷啟動、彈性及更智能的調(diào)度能力。 資源池化預熱、分層加載與彈性水位控制:通過單實例多并發(fā)、分層預熱提升性能、降低成本。函數(shù)實例百毫秒冷啟動時延,毫秒級彈性。 5.多維度結(jié)合的大文件加載加速能力。 高性能解壓縮轉(zhuǎn)換,降網(wǎng)絡(luò)開銷、CPU解壓耗時。 共享內(nèi)存加速技術(shù),降解壓IO開銷。 依賴包加載,降低公共依賴的下載、解壓耗時
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  • 深度學習語言模型預訓練 相關(guān)內(nèi)容
  • 優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    管理效率。 核心功能: 單點抓拍、攝像頭獨立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點: 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實際場景圖片訓練得到的模型,實現(xiàn)對電瓶車的檢測,具有速度快、準確率高的特點。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標檢測,更適合電梯內(nèi)的使用場景。標
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  • 深度學習語言模型預訓練 更多內(nèi)容
  • 理后的視頻數(shù)據(jù)回傳到云端,在云端使用VAS視頻分析、機器學習等分析服務(wù)實現(xiàn) 人臉識別 ,人員軌跡管理,事件報警管理等功能。從而把被動監(jiān)控變?yōu)橹鲃臃治雠c預警,在園區(qū)、住宅、商場和超市等視頻監(jiān)控場景實時感知異常事件,實現(xiàn)事前布防、判,事中現(xiàn)場可視、集中指揮調(diào)度,事后可回溯、取證等業(yè)務(wù)優(yōu)勢。
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    華為云計算 云知識 什么是語言虛擬機? 什么是語言虛擬機? 時間:2021-03-09 16:50:53 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 虛擬機(Virtual Machine)是一種軟件對硬件的模擬實現(xiàn)。這個專用名詞被使用在兩個場景,一個是指整機虛擬機(例如VM Ware),另一個是編程語言虛擬機(例如JVM
    來自:百科
    通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學習,加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學習的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學練考,零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學習,加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學習的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學練考,零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢
    來自:專題
    的開發(fā),只需提供深度學習模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件,從而進一步利用流程編排器(Matrix)生成具體的應(yīng)用程序。既然如此,為什么還需要自定義算子呢?這是因為在模型轉(zhuǎn)換過程中出現(xiàn)了算子不支持的情況,例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想
    來自:百科
    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機器學習、深度學習訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。
    來自:百科
    件工程1.0到軟件工程3.0時代,當GPT一類大模型發(fā)布之后,軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps(機器學習驅(qū)動研發(fā)和運維):模型驅(qū)動開發(fā)、模型驅(qū)動運維,未來軟件的形態(tài)將是“軟件即模型(SaaM)”,在大模型底座上軟件效能和質(zhì)量將得到極大提升。 同濟大學特聘教授
    來自:百科
    I能力 邊云協(xié)同 基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學習、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學習、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
    來自:專題
    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設(shè)
    來自:百科
    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,物理模型設(shè)計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
    來自:百科
    下載路徑? 通過訓練作業(yè)訓練好的模型可以下載,然后將下載的模型上傳存儲至其他帳號對應(yīng)區(qū)域的 OBS 中。 獲取模型下載路徑 1、登錄ModelArts管理控制臺,在左側(cè)導航欄中選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”,進入“訓練作業(yè)”列表。 2、在訓練作業(yè)列表中,單擊目標訓練作業(yè)名稱,查看該作業(yè)的詳情。
    來自:專題
    5s超低交互時延 開放性接入不同大模型 靈活的接入方式 建議搭配使用 華為云智能問答機器人 開始創(chuàng)作 為什么選擇華為云數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線 云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 從模型訓練到內(nèi)容生成,端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓練,任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領(lǐng)先
    來自:專題
    ! 即刻了解 CodeLabs訓練營(溪村) 參加CodeLabs訓練營,學習盤古大模型、人工智能、數(shù)字人等20+ 華為云產(chǎn)品 最佳應(yīng)用實踐,深入了解華為云產(chǎn)品能力,現(xiàn)場技術(shù)支持即時進行答疑解惑! 即刻了解 掃地僧見面會 快來與技術(shù)大咖面對面交流大模型技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用、人工智能、鴻蒙、
    來自:專題
    I場景,需要幾十個AI模型開發(fā)訓練好幾個月,現(xiàn)在只需要一個大模型就可以開發(fā)完成,訓練時間只需幾天。原來需要成千上萬張樣本開發(fā)的場景,現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時通過AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓練成本高的問題,讓開發(fā)不再是難題。ModelArts把常見的算法和工具放到了AI
    來自:百科
    云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 從模型訓練到內(nèi)容生成,端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓練,任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練語言適配,語言泛化能力強 數(shù)字人形象更真實、更自然 數(shù)字人形象更真實、更自然
    來自:專題
    大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些_ 大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用 學習什么課程 高清點播服務(wù)器_ 視頻點播 是什么意思_ 視頻點播加速 VPC虛擬IP_虛擬IP是什么_Keepalived CDN 視頻服務(wù)器配置_什么是CDN服務(wù)_華為云CDN ModelArts模型訓練_模型訓練簡介_如何訓練模型 主機安全_如何設(shè)置告警通知
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    引擎,具有可擴展性和自學習性的特點。可擴展性是指,該引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力,比如智能數(shù)據(jù)映射,智能元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。這些插件化的能力加載在下圖的Online Process組件中,不會對整體架構(gòu)產(chǎn)生影響。自學習性是指引擎會收集用戶的反饋,通過脫敏后,用于對AI模型的再訓練。這個再訓練發(fā)生在下圖的Offline
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    件工程1.0到軟件工程3.0時代,當GPT一類大模型發(fā)布之后,軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps(機器學習驅(qū)動研發(fā)和運維):模型驅(qū)動開發(fā)、模型驅(qū)動運維,未來軟件的形態(tài)將是“軟件即模型(SaaM)”,在大模型底座上軟件效能和質(zhì)量將得到極大提升。 同濟大學特聘教授
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