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- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練測(cè)試完整步驟 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：專題架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪問(wèn)數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來(lái)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(xué)習(xí)框架PyTorch為例來(lái)自：專題
- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練測(cè)試完整步驟 相關(guān)內(nèi)容
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云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤異常預(yù)測(cè)程序，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)中心典型硬來(lái)自：百科圖3復(fù)雜場(chǎng)景支持 應(yīng)用性能調(diào)優(yōu) 定義性能測(cè)試模型，通過(guò)云性能測(cè)試服務(wù)的執(zhí)行機(jī)給被測(cè)應(yīng)用發(fā)送模擬流量，利用服務(wù)報(bào)告查看被測(cè)應(yīng)用的資源監(jiān)控、調(diào)用鏈情況，了解應(yīng)用對(duì)事物的并發(fā)處理能力，方便進(jìn)行性能優(yōu)化。 優(yōu)勢(shì)： 靈活擴(kuò)展：執(zhí)行機(jī)集群按需擴(kuò)展，支持不同規(guī)模的性能測(cè)試。 一站式解決方案：通來(lái)自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練測(cè)試完整步驟 更多內(nèi)容
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模型訓(xùn)練過(guò)程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力： 人工標(biāo)注：對(duì)于不同類型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注：智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等來(lái)自：百科![]()
答：安裝之前先在安裝頁(yè)面單擊連接測(cè)試，選擇網(wǎng)絡(luò)能通的安裝機(jī)。 Agent安裝成功后，后續(xù)的心跳和注冊(cè)都失敗，代理機(jī)網(wǎng)絡(luò)不通，如何解決？ 答：在目標(biāo)機(jī)器上執(zhí)行“telnet 代理機(jī)ip”，檢查代理機(jī)和目標(biāo)機(jī)器間的網(wǎng)絡(luò)連通性。 編排好的作業(yè)，能否在執(zhí)行時(shí)再選擇執(zhí)行機(jī)，填入腳本參數(shù)等內(nèi)容？ 在創(chuàng)建作業(yè)時(shí)，如需來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬應(yīng)用性能測(cè)試及調(diào)優(yōu) 鯤鵬應(yīng)用性能測(cè)試及調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-09 11:44:47 介紹了軟件性能測(cè)試、Linux中性能監(jiān)控統(tǒng)計(jì)的工具、常用軟件的性能測(cè)試方法和華為鯤鵬系統(tǒng)性能優(yōu)化工具。 課程簡(jiǎn)介 介紹了軟件性能測(cè)試、Linux中性能監(jiān)控統(tǒng)計(jì)的工具、常用軟來(lái)自：百科![]()
基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力來(lái)自：專題![]()
>>——使用指南：《【有限元】得助·AI智慧雙錄 SDK產(chǎn)品集成開發(fā)文檔_V1.0.0.pdf》 服務(wù)商：北京有限元科技有限公司 華為云開發(fā)者中心 華為云開發(fā)者中心為開發(fā)者提供所有云服務(wù)的API及API手冊(cè)、各產(chǎn)品的SDK、可服務(wù)的節(jié)點(diǎn)區(qū)域和各服務(wù)的終端節(jié)點(diǎn)EndPoint和在使用 華為云產(chǎn)品 時(shí)需要用到的CLI工具、業(yè)務(wù)工具等的下載及使用說(shuō)明。來(lái)自：云商店![]()
算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用，降低二次開發(fā)工作來(lái)自：百科![]()
從訓(xùn)練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，并完成模型訓(xùn)練，在得到滿意的模型后，可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，用于部署服務(wù)。獲取數(shù)據(jù)的問(wèn)題。 從 OBS 中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓(xùn)練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上傳至OBS桶中，從OBS將模型導(dǎo)入至ModelArts中，創(chuàng)建為AI應(yīng)用，直接用于部署服務(wù)。來(lái)自：專題![]()
在收到CA的證書后，可以將證書部署上服務(wù)器，一般APACHE文件直接將KEY+CER復(fù)制到文件上，然后修改httpD.CONF文件;TOMCAT等，需要將CA簽發(fā)的證書CER文件導(dǎo)入JKS文件后，復(fù)制上服務(wù)器，然后修改SERVER.XML;IIS需要處理掛起的請(qǐng)求，將CER文件導(dǎo)入。 SSL證書管理來(lái)自：百科![]()
等問(wèn)題。基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案，通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 智能邊緣平臺(tái)下工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)： 高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過(guò)定義產(chǎn)品模型，在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后，在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)來(lái)自：百科![]()
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1、一般情況下，通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí)，希望盡量在不改變?cè)即a的前提下，在昇騰AI處理器上能發(fā)揮最大性能。因此TBE提供了一套完整的TBE算子加速庫(kù)，庫(kù)中的來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 了解敏捷測(cè)試的重要性和基本理念；掌握敏捷測(cè)試概念、流程和方法；掌握華為云的測(cè)試能力，例如測(cè)試管理、接口測(cè)試、性能測(cè)試的基本操作；學(xué)會(huì)如何應(yīng)用敏捷測(cè)試，保持項(xiàng)目整體測(cè)試的高質(zhì)量高效率。 課程大綱 1. 敏捷軟件測(cè)試理念、方法與實(shí)踐 2. 測(cè)試管理 3. 常見(jiàn)的測(cè)試方法 4. 測(cè)試度量指標(biāo)體系和質(zhì)量評(píng)估來(lái)自：百科![]()
內(nèi)容包括云性能測(cè)試服務(wù)CPTS概述、基本操作、快速入門，并提供一站式電商性能測(cè)試解決方案的實(shí)踐指導(dǎo)。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程讓學(xué)員了解云性能測(cè)試服務(wù)CPTS基本概念、操作管理，并掌握具體的使用方法。 課程大綱 第1章 CPTS概述 第2章 CPTS快速入門 第3章 CPTS服務(wù)解決方案與實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)的智來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征來(lái)自：百科
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