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來自：百科行作為一個記錄，列模型數據庫以一列為一個記錄。（這種模型，數據即索引，IO很快，主要是一些分布式數據庫） 鍵值對模型：存儲的數據是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數據，有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數據庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科
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AI應用支持如下幾種場景的導入方式： 從訓練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓練作業(yè)，并完成模型訓練，在得到滿意的模型后，可以將訓練后得到的模型創(chuàng)建為AI應用，用于部署服務。獲取數據的問題。 從 OBS 中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上傳至OBS桶中來自：專題![]()
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工程、模型訓練、模型評估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 該平臺能夠提供一站式的數據處理和開發(fā)服務，包括數據集成、數據預處理、特征工程、模型訓練、模型評估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 AI開發(fā)平臺 快速模型部署與服務 該平臺支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實現模型到業(yè)務的無縫銜接，縮短模型開發(fā)周期。來自：專題![]()
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MetaStudio 服務依托華為云基礎設施、海量算力（CPU/GPU/NPU）、全球一張網（算網融合、超低時延），通過華為云盤古數字人大模型，訓練生成數字人、數字物、數字空間，實現數字人視頻制作、直播、智能交互和數字人IP代言等場景。 數字人升級迭代快，提升產品競爭力 - 口型精準：口型匹配度>95%，多語種無縫切換，泛化能力強。來自：專題![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經網絡算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經網絡處理器。 在維基百科中，NPU這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科![]()
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集，讓訓練結果可重現。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過“自動學習”訓練模型，用來自：百科![]()
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rn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。 4.評估模型 訓練得到模型之后，整個開發(fā)過程還不算結束，需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型，需要反復的調整算法參數、數據，不斷評估訓練生成的模型。 一些常用的指標，如準確率、召回率、AUC來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數據庫 數據庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數據。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
含數據處理、模型開發(fā)、模型訓練、AI應用管理和部署上線流程。 涉及計費項包含： 開發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓練（訓練作業(yè)） 部署上線（在線服務） 自動學習 面向AI基礎能力弱的開發(fā)者，根據標注數據、自動設計、調優(yōu)、訓練模型和部署服務，根據開發(fā)者零編碼實現模型定制化開發(fā)。此來自：專題
