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  • ai模型訓練平臺 內(nèi)容精選 換一換
  • 合華為授權(quán)培訓合作伙伴,舉辦2019華為中國區(qū)大學生ICT大賽。人工智能測試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽,共設(shè)一項實踐命題,參賽選手在華為線上AI開發(fā)平臺Modelarts上完成數(shù)據(jù)準備、訓練模型、部署模型,并且發(fā)布成模型服務(wù)預測截圖給出預測結(jié)果。完成實驗操作并發(fā)布預測結(jié)果的選手,將獲得200分附加分。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 AI智能裝箱 AI智能裝箱 時間:2021-05-25 14:24:27 云市場 商品介紹 人工智能 圖像識別 AI智能裝箱,裝載率平均提升10%以上,輕松省下大筆運費 服務(wù)商:深圳藍胖子機器智能有限公司   日常生活中,我們常常需要打包,空間利用的好,則能夠
    來自:云商店
  • ai模型訓練平臺 相關(guān)內(nèi)容
  • 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練,快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。
    來自:百科
    速構(gòu)建,讓AI在行業(yè)的落地更簡單。 盤古大模型基于“預訓練模型+微調(diào)”的模式,能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預訓練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預訓練,便可以直接適配多類通用場景,用戶僅需在此基礎(chǔ)上,基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開
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  • ai模型訓練平臺 更多內(nèi)容
  • 華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts模型訓練_模型訓練簡介_如何訓練模型 ModelArts使用系列文章-(1)初識ModelArts
    來自:專題
    于實際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機器學習的場景中,流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評估等步驟。 ModelArts Workflow(也稱工作流)本質(zhì)是開發(fā)者基于實際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機器
    來自:專題
    verless全面商業(yè)化。 面向生成式AI浪潮,元戎通用Serverless將持續(xù)聚焦技術(shù)創(chuàng)新,突破大模型推理服務(wù)實例快速彈性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效協(xié)同調(diào)度、超大規(guī)模分布式訓練高可用性等關(guān)鍵技術(shù),構(gòu)筑大模型推理和訓練的高性能、低成本、高可用性關(guān)鍵競爭力。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 華為云AI開發(fā)平臺助你輕松掌握Python初級語言 華為云AI開發(fā)平臺助你輕松掌握Python初級語言 時間:2021-01-11 09:29:31 Python作為一門解釋型、面向?qū)ο蟆в袆討B(tài)語義的高級程序設(shè)計語言。如今在計算圈中可謂是無人不知,無人不曉,
    來自:百科
    本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建,預置模型選擇,模型訓練、部署并最終建立在線預測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1.準備數(shù)據(jù) 2.訓練模型 3.部署模型
    來自:百科
    16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓練模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓練訓練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開發(fā)支持公共資源池
    來自:百科
    使用開發(fā)環(huán)境將本地開發(fā)的MindSpore模型遷移至云上訓練???? 本案例介紹如何在本地進行MindSpore模型開發(fā),并將模型遷移至ModelArts訓練。ModelArts支持使用PyCharm進行“混動”開發(fā):“混動”開發(fā)表示代碼開發(fā)和調(diào)試使用本地IDE,按需使用遠程資源和環(huán)境調(diào)試和訓練模型。通過“混動
    來自:專題
    資產(chǎn)篇——典型資產(chǎn)介紹 第6章 DAY 06 動手實操篇——模型訓練步驟介紹 第7章 DAY 07 模型訓練篇——模型訓練步驟介紹 華為云 面向未來的智能世界,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云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客
    來自:百科
    其完成開發(fā)調(diào)試,最后通過 HiLens 平臺部署到設(shè)備上運行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預處理和模型訓練 用戶在華為云ModelArts平臺或線下,進行數(shù)據(jù)預處理、算法開發(fā)和模型訓練,得到模型后,根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型,完成對應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā) 開發(fā)者可以選擇基于Model
    來自:專題
    品實時預測,提升檢測效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓練優(yōu)化,實現(xiàn)模型最優(yōu)。 統(tǒng)一管控:智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控。 CDN 邊緣站點管理 對部署在全國各地的CDN邊緣站點進行統(tǒng)一管理,幫助用戶實現(xiàn)應(yīng)用自
    來自:百科
    華為云計算 云知識 昇騰高校訓練營-廣東工業(yè)大學&昇騰聯(lián)合出品 昇騰高校訓練營-廣東工業(yè)大學&昇騰聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 16:04:11 內(nèi)容簡介: 本課程是基于MindSpore框架端邊云全流程開發(fā)一個AI應(yīng)用,使用個人PC完成模型訓練,在手機端完成部署應(yīng)用,使能手機識別貓和狗。
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    第8章 語音識別 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面
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    云知識 邏輯設(shè)計和邏輯模型 邏輯設(shè)計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
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    為什么選擇華為云數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線 云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 從模型訓練到內(nèi)容生成,端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓練,任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強
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    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預訓練模型。
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    ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導入_模型包規(guī)范-華為云 ModelArts開發(fā)環(huán)境_開發(fā)環(huán)境簡介_開發(fā)環(huán)境怎么使用 ModelArts Workflow_什么是Workflow_工作流 AI平臺ModelArts入門 AI平臺ModelArts資源
    來自:專題
    云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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