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- 機器學習模型訓練 內(nèi)容精選 換一換
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Content)這一新興領域,借助先進的機器學習技術,內(nèi)容生成已經(jīng)取得了顯著的突破,特別是在圖像生成方面,其應用已經(jīng)變得日益廣泛。AIGC 技術的快速發(fā)展,極大地提升了信息處理、圖像創(chuàng)新設計等方面的工作效率,釋放了人力資源,推動了產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。然而,高昂的學習成本、算力不足以及資源利用效率低下等問題,仍然阻礙著來自:百科全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI預測模型,預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數(shù)的中文預訓練大模型,利用大數(shù)據(jù)預訓練、對多源豐富知識相結(jié)合,并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(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)和盤古獨來自:專題
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SDK及API可快速集成到第三方業(yè)務系統(tǒng),實現(xiàn)AI數(shù)字員工問答、服務、陪練等場景任務。 - 1.5秒超低時延交互 實時驅(qū)動極低延時,保障用戶真實體驗。 - 多模型數(shù)字人大腦 華為云智能問答機器人CBS 華為云盤古大模型 - 能力開放可集成 智能交互端側(cè)Web SDK 形象驅(qū)動API來自:專題架構需要使用到大規(guī)模的計算集群(GPU/NPU服務器),集群中的服務器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務器上訪問數(shù)據(jù)的一致性,減少不同服務器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開源深度學習框架PyTorch為例來自:專題
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除了上述兩種基于簡單邏輯的邊緣智能外,IoT邊緣服務還支持與華為云企業(yè)智能(EI)聯(lián)動實現(xiàn)邊緣側(cè)人工智能。通過邊緣側(cè)上報的數(shù)據(jù),EI側(cè)對AI進行訓練,并將訓練完成的AI模型下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行,典型應用包括 人臉識別 、車輛識別等視覺系AI模型,實現(xiàn)邊緣側(cè)的高度智能化。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算能解決哪些問題?來自:百科
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