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- 使用k8s訓(xùn)練ai模型 內(nèi)容精選 換一換
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反饋持續(xù)優(yōu)化模型，如部門(mén)方向有調(diào)整時(shí)，可以用戶自己調(diào)節(jié)模型，及時(shí)更新。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤(pán)商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化，只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片，就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 優(yōu)勢(shì)：支持不同格式來(lái)自：百科可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能來(lái)自：百科
- 使用k8s訓(xùn)練ai模型 相關(guān)內(nèi)容
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來(lái)自：百科特點(diǎn)：構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門(mén)，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型?？筛鶕?jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來(lái)自：百科
- 使用k8s訓(xùn)練ai模型 更多內(nèi)容
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本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會(huì)額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。 “預(yù)標(biāo)注”表示選擇用戶模型管理里面的模型，選擇模型時(shí)需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標(biāo)注類型相匹配。從當(dāng)前賬號(hào)管理的模型列表中選擇一個(gè)匹配的模型，用于智能標(biāo)注。 下圖為“圖像分類”類型的智能標(biāo)注： 下圖為“物體檢測(cè)”類型的智能標(biāo)注：來(lái)自：百科![]()
serverless研發(fā)工程師 朱安東 朱安東表示：“AIGC正逐漸在千行百業(yè)生根發(fā)芽，并且快速成為了行業(yè)中重要的生產(chǎn)力工具。伴隨著AIGC大模型以及領(lǐng)域?qū)＜翌愋偷闹行?span style='color:#C7000B'>模型的快速演進(jìn)，引發(fā)了海量AI推理、大模型托管以及底層強(qiáng)大算力的訴求。 然而，要想實(shí)現(xiàn)AI扎根千行百業(yè)、實(shí)現(xiàn)“AI everywhere”的最終目標(biāo)，我們?nèi)匀挥泻荛L(zhǎng)的路要走。”來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云K8S全棧容器服務(wù)簡(jiǎn)介 華為云K8S全棧容器服務(wù)簡(jiǎn)介 時(shí)間：2021-04-26 16:53:00 容器云 鏡像服務(wù) 鏡像 華為云提供最強(qiáng)容器全棧服務(wù)，包括裸金屬容器、Windows容器，GPU容器、虛擬機(jī)容器以及Serverless化的容器實(shí)例等。華為來(lái)自：百科![]()
。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎開(kāi)發(fā)模型，也可通過(guò)制作自定義鏡像，導(dǎo)入ModelArts創(chuàng)建為AI應(yīng)用，并支持進(jìn)行統(tǒng)一管理和部署為服務(wù)。來(lái)自：專題![]()
ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開(kāi)發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在Mo來(lái)自：百科![]()
建議搭配使用 青楠數(shù)字人直播運(yùn)營(yíng)課程 林子AI數(shù)字人實(shí)訓(xùn)營(yíng) 數(shù)字人智能交互 產(chǎn)品介紹 用戶自定義問(wèn)答知識(shí)庫(kù)，快速配置可視化的數(shù)字客服交互問(wèn)答體驗(yàn) 關(guān)鍵能力 1.5s超低交互時(shí)延 開(kāi)放性接入不同大模型 靈活的接入方式 建議搭配使用 華為云智能問(wèn)答機(jī)器人 ai數(shù)字人常見(jiàn)問(wèn)題 ai數(shù)字人常見(jiàn)問(wèn)題來(lái)自：專題![]()
支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng)來(lái)自：專題![]()
ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 一站式 開(kāi)“箱”即用，涵蓋AI開(kāi)發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、管理、來(lái)自：百科![]()
開(kāi)發(fā)環(huán)境最佳實(shí)踐示例 開(kāi)發(fā)環(huán)境入門(mén)級(jí)使用教程，小白也能快速上手。 了解更多 使用開(kāi)發(fā)環(huán)境將本地開(kāi)發(fā)的MindSpore模型遷移至云上訓(xùn)練???? 本案例介紹如何在本地進(jìn)行MindSpore模型開(kāi)發(fā)，并將模型遷移至ModelArts訓(xùn)練。ModelArts支持使用PyCharm進(jìn)行“混動(dòng)”開(kāi)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開(kāi)發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體，并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent來(lái)自：百科![]()
帶來(lái)影響。 使用驅(qū)動(dòng)連接實(shí)例 ·使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用libpg連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用PyGreSQL連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用Psycopg連接數(shù)據(jù)庫(kù) 收起 展開(kāi) 使用 收起 展開(kāi) GaussDB 具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)，同城跨A來(lái)自：專題![]()
16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開(kāi)發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務(wù)）。AI全流程開(kāi)發(fā)支持公共資源池來(lái)自：百科![]()
對(duì)接、話術(shù)定制到方案使用，約2周時(shí)間即可完成。 7、Q：一知AI智能外呼采用了哪些語(yǔ)音處理算法？ 語(yǔ)音識(shí)別 率能達(dá)到多少？ A：一知智能AI語(yǔ)音智能主要采用了ASR、NLP、 TTS 三大核心技術(shù)。在電商、教育、反電詐領(lǐng)域，基于現(xiàn)有的語(yǔ)料包和模型包，一知智能科技的AI語(yǔ)音識(shí)別率能夠達(dá)到8來(lái)自：云商店![]()
操作前提： 1.運(yùn)行訓(xùn)練腳本，查看訓(xùn)練情況 2.使用MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)組件對(duì)訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行觀察 3.使用MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)組件優(yōu)化模型 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=464為準(zhǔn)。來(lái)自：百科
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