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本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。來自：百科
- tensorflow rnn lstm 相關(guān)內(nèi)容
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立即購(gòu)買 幫助文檔 云容器引擎服務(wù)與其它云服務(wù)的關(guān)系 云容器引擎需要與其他云服務(wù)協(xié)同工作，云容器引擎需要獲取如下云服務(wù)資源的權(quán)限。 圖1 云容器引擎與其他服務(wù)的關(guān)系示意圖 國(guó)內(nèi)容器云與其它云服務(wù)的關(guān)系 表1 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 主要交互功能來自：專題次拷貝，多種計(jì)算引擎，存儲(chǔ)和計(jì)算資源靈活配比，各自按需擴(kuò)縮，性價(jià)比領(lǐng)先業(yè)界30% 極致性能體驗(yàn) 通過結(jié)合硬件、數(shù)據(jù)組織、計(jì)算引擎、AI智能調(diào)優(yōu)四級(jí)垂直優(yōu)化，全棧式性能加速，同時(shí)具備百萬規(guī)模元數(shù)據(jù)毫秒級(jí)響應(yīng)，為用戶提供極致性能體驗(yàn) 領(lǐng)先開源技術(shù) 主流引擎Spark、Hive、Fli來自：專題
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ModelArts 推理部署 AI模型開發(fā)完成后，在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù)，您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。 AI模型開發(fā)完成后，在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，將AI應(yīng)用快速部署為來自：專題![]()
。 Container Container是Yarn中的資源抽象，封裝了某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的多維度資源，如內(nèi)存、CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等（目前僅封裝內(nèi)存和CPU），當(dāng)AM向RM申請(qǐng)資源時(shí)，RM為AM返回的資源便是用Container表示。Yarn會(huì)為每個(gè)任務(wù)分配一個(gè)Container，且該任來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 張量加速引擎是什么？ 張量加速引擎是什么？ 時(shí)間：2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中，算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎（Tensor Boost Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)來自：百科![]()
CarbonData將數(shù)據(jù)源集成到Spark生態(tài)系統(tǒng)，用戶可使用Spark SQL執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢和分析，也可以使用Spark提供的第三方工具ThriftServer連接到Spark SQL。 CarbonData特性 SQL功能：CarbonData與Spark SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark來自：百科![]()
云原生 數(shù)據(jù)湖 MRS（MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)來自：專題![]()
云知識(shí) 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 時(shí)間：2020-09-24 15:58:02 流生態(tài)系統(tǒng)基于Flink和Spark雙引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark開源社區(qū)版本接口，并且在此基礎(chǔ)上做了特性增強(qiáng)和性能提升，為用戶提供易用、低時(shí)延、高吞吐的 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 。 實(shí)時(shí)來自：百科![]()
Chassis應(yīng)用如何接入ServiceComb引擎 微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎（Cloud Service Engine， CS E），是用于微服務(wù)應(yīng)用的云中間件，支持華為云自研的注冊(cè)配置中心Servicecomb引擎和開源增強(qiáng)的注冊(cè)配置中心Nacos引擎。用戶可結(jié)合其他云服務(wù)，快速構(gòu)建云原生微來自：專題![]()
生態(tài)領(lǐng)導(dǎo)者。華為云也是CNCF云原生計(jì)算基金會(huì)的創(chuàng)始成員及白金會(huì)員，云容器引擎是全球首批通過CNCF基金會(huì)Kubernetes一致性認(rèn)證的容器服務(wù)。 云容器引擎 CCE 云容器引擎（Cloud Container Engine）提供高可靠高性能的企業(yè)級(jí)容器應(yīng)用管理服務(wù)，支持Kub來自：百科![]()
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FrequentDockerRestart 通過定期回溯系統(tǒng)日志，檢查容器運(yùn)行時(shí)Docker是否頻繁重啟 Containerd頻繁重啟 FrequentContainerdRestart 通過定期回溯系統(tǒng)日志，檢查容器運(yùn)行時(shí)Containerd是否頻繁重啟 Kubelet服務(wù)異常 KubeletProblem 檢查關(guān)鍵組件Kubelet的運(yùn)行狀態(tài)來自：專題![]()
數(shù)據(jù)湖探索 （Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱 DLI ）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)，實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云SparkPack：成長(zhǎng)型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器 華為云SparkPack：成長(zhǎng)型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器 時(shí)間：2023-11-06 10:45:07 在眾多的ERP SaaS應(yīng)用中，華為云SparkPack（SAP Business One）給我留下了深刻來自：百科![]()
.email域名注冊(cè) 什么是.email域名注冊(cè)？ 域名注冊(cè)（Domain Registration）是用戶付費(fèi)獲取Internet上某一域名一段時(shí)間使用權(quán)的過程。華為云域名注冊(cè)服務(wù)提供域名的注冊(cè)、購(gòu)買、實(shí)名認(rèn)證以及管理功能。 華為云的域名注冊(cè)服務(wù)與新網(wǎng)合作，因此通過華為云注冊(cè)的來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云容器引擎使用常見問題 云容器引擎使用常見問題 時(shí)間：2020-06-09 18:51:21 容器云 常見問題 1、我不懂kubernetes，是否可以使用華為云的CCE？ 可以使用，CCE管理控制臺(tái)操作簡(jiǎn)單，并提供新手入門指導(dǎo)文檔，您可以快速了解并使用CCE。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云容器引擎的優(yōu)勢(shì)有哪些 云容器引擎的優(yōu)勢(shì)有哪些 時(shí)間：2020-06-06 01:22:42 容器云 云容器引擎是基于業(yè)界主流的Docker和Kubernetes開源技術(shù)構(gòu)建的容器服務(wù)，提供眾多契合企業(yè)大規(guī)模容器集群場(chǎng)景的功能，在系統(tǒng)可靠性、高性能、開源社區(qū)兼來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI進(jìn)階篇 AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI進(jìn)階篇 時(shí)間：2020-12-11 09:40:52 本課程為AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃第二階段課程：AI進(jìn)階篇。本階段將由華為AI專家?guī)鷮W(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域：圖像分類和物體檢測(cè)的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！ 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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