Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- tensorflow 測(cè)試模型 內(nèi)容精選 換一換
-
基于CloudTest對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行性能測(cè)試 基于CloudTest對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行性能測(cè)試 時(shí)間：2020-12-02 09:57:45 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云云性能測(cè)試服務(wù)對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行性能測(cè)試。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠： ① 使用CCI資源組基于云性能測(cè)試服務(wù)測(cè)試云端應(yīng)用。 ② 了解網(wǎng)站性能的各項(xiàng)指標(biāo)。來(lái)自：百科來(lái)自：百科
- tensorflow 測(cè)試模型 相關(guān)內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 時(shí)間：2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語(yǔ)義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦來(lái)自：百科
- tensorflow 測(cè)試模型 更多內(nèi)容
-
![]()
DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漫談軟件成分分析(SCA)安全測(cè)試技術(shù) 漫談軟件成分分析(SCA)安全測(cè)試技術(shù) 時(shí)間：2021-12-06 11:06:38 【摘要】 本文介紹了SCA技術(shù)的基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景，業(yè)界TOP SCA商用工具的分析說(shuō)明以及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)；讓讀者對(duì)SCA技術(shù)有一個(gè)基本來(lái)自：百科![]()
海量算力優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同，就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱： 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)； 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽(tīng)眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線來(lái)自：百科![]()
軟件開(kāi)發(fā)云端測(cè)試平臺(tái) 軟件開(kāi)發(fā)云端測(cè)試平臺(tái) 軟件開(kāi)發(fā)云端測(cè)試平臺(tái)測(cè)試計(jì)劃(CodeArts TestPlan)提供業(yè)內(nèi)首推一站式自動(dòng)化測(cè)試工廠解決方案，覆蓋、測(cè)試管理、接口自動(dòng)化測(cè)試。融入DevOps敏捷測(cè)試理念，打通測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試用例、測(cè)試執(zhí)行和測(cè)試報(bào)告的全流程測(cè)試活動(dòng)，提供缺來(lái)自：專題![]()
及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，支持中心推理和邊緣推理，并且支來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 云性能測(cè)試服務(wù)：快速定位優(yōu)化性能問(wèn)題 云性能測(cè)試服務(wù)：快速定位優(yōu)化性能問(wèn)題 時(shí)間：2020-12-16 14:46:10 云性能測(cè)試服務(wù)CPTS專注于應(yīng)對(duì)云上應(yīng)用壓力測(cè)試場(chǎng)景，提供一站式解決方案。本課程教你玩轉(zhuǎn)性能測(cè)試，預(yù)判未來(lái)。 課程簡(jiǎn)介 內(nèi)容包括云性能測(cè)試服務(wù)CPTS概來(lái)自：百科![]()
展開(kāi) 即開(kāi)即用，優(yōu)化配置，支持主流AI引擎。 每個(gè)鏡像預(yù)置的AI引擎和版本是固定的，在創(chuàng)建Notebook實(shí)例時(shí)明確AI引擎和版本，包括適配的芯片。 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境給用戶提供了一組預(yù)置鏡像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用戶可以來(lái)自：專題![]()
BS，從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。來(lái)自：專題![]()
為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴，舉辦2019華為中國(guó)區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽，共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題，參賽選手在華為線上 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。來(lái)自：百科![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 近年來(lái)越來(lái)越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過(guò)程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來(lái)自：百科![]()
華為云CodeArts API支持公共模型 華為云CodeArts API支持公共模型 CodeArts API是面向開(kāi)發(fā)者，提供API設(shè)計(jì)、API開(kāi)發(fā)、API文檔、API調(diào)試、 API自動(dòng)化測(cè)試一體化協(xié)作平臺(tái)。支持API設(shè)計(jì)引入公共模型，確保引用模型的API接口，可以一次修改全局生效來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 獲取指定函數(shù)的測(cè)試事件列表ListEvents 獲取指定函數(shù)的測(cè)試事件列表ListEvents 時(shí)間：2023-08-07 16:22:48 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 獲取指定函數(shù)的測(cè)試事件列表 調(diào)試 您可以在API Explo來(lái)自：百科![]()
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來(lái)自：專題![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫(kù)Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 《深度學(xué)習(xí)之TensorFlow入門、原理與進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》—3.3.10 測(cè)試模型
- ModelArts模型導(dǎo)入tensorflow frozenGraph格式模型
- Tensorflow PB模型轉(zhuǎn)換為OM模型
- TensorFlow模型訓(xùn)練常見(jiàn)案例
- TensorFlow pb模型修改和優(yōu)化
- Tensorflow.Estimators筆記 -預(yù)制模型
- pytorch 加載模型 模型大小測(cè)試速度
- [線上模型挑戰(zhàn)] ICNet 模型遷移（TensorFlow GPU To Ascend 910）記錄
- 基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化策略
- Tensorflow ckpt模型加載時(shí)的命名映射