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  • 多層模型機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [
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  • 多層模型機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí),不會(huì)算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。?????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan
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    提供用于深度學(xué)習(xí)計(jì)算的開發(fā)平臺(tái),包含計(jì)算資源、運(yùn)行框架以及相關(guān)配套工具等,讓開發(fā)者可以便捷高效的編寫在特定硬件設(shè)備上運(yùn)行的人工智能應(yīng)用程序,負(fù)責(zé)對(duì)模型的生成、加載和運(yùn)算的調(diào)度。在L2層將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始模型轉(zhuǎn)化成最終可以執(zhí)行在昇騰AI處理器上運(yùn)行的離線模型后,離線模型執(zhí)行器將離線模型傳送給L1芯片使能層進(jìn)行任務(wù)分配。
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    AI(人工智能)是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)識(shí)能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉,從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測試數(shù)據(jù)
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    更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點(diǎn),輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位 GaussDB (for
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建DDS只讀節(jié)點(diǎn),輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位GaussDB(for
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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    tainer以及CNCF多個(gè)項(xiàng)目聯(lián)合創(chuàng)始人王澤峰老師主講,幫大家了解云原生的發(fā)展歷程,學(xué)習(xí)云原生的基本概念以及技術(shù)???????????體系。????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob
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    個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。
    來自:百科
    效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺(tái)的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案,為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過該平臺(tái),教師可以上傳課程資源,學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí),并參與模擬考試。同時(shí),教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù),學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后,教
    來自:專題
    別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)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。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通
    來自:專題
    全球首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測模型,預(yù)測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型,利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合,并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)
    來自:專題
    本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章
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    模型,可推送至ModelArts模型管理中,進(jìn)行統(tǒng)一管理。 常見問題 常見問題 自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型支持如下操作: • 支持部署為在線服務(wù)、批量服務(wù)或邊緣服務(wù)。 在自動(dòng)學(xué)習(xí)頁面中,僅支持部署為在線服務(wù),如需部署為批量服務(wù)或邊緣服務(wù),可在“AI應(yīng)用管理>
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    訪問店鋪 密竹機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 密竹機(jī)器人自動(dòng)化軟件是一個(gè)機(jī)器人開發(fā)和運(yùn)行平臺(tái),可在此平臺(tái)上開發(fā)并適合企業(yè)需求的機(jī)器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實(shí)施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作,“人機(jī)協(xié)作”是未來趨勢,讓機(jī)器人做它能做的,讓
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