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- ai模型訓練平臺 內(nèi)容精選 換一換
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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
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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。開來自:百科
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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)狀模型查詢效來自:百科
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