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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。 4.評估模型 訓練得到模型之后來自:百科功能,均可以通過web界面由用戶自助進行操作。 支持VPC 支持通過VPC內的私有網絡,與E CS 之間內網互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自:百科
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來自:百科設備。 云側平臺 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架,封裝基礎組件,簡化開發(fā)流程,提供統(tǒng)一的API接口,支持多種開發(fā)框架(如Caffe、TensorFlow等)。 提供模型訓練、開發(fā)、調試、部署、管理一站式服務,無縫對接用戶設備。 在云側模型管理中導入ModelArts訓練出的模型,也可導入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自:百科
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