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  • ai模型訓(xùn)練數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
  • AE、云數(shù)據(jù)倉庫DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等,高效支撐Serverless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(shí)例快速?gòu)椥?、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(xùn)練高可用性等
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    現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。
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  • ai模型訓(xùn)練數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 云知識(shí) 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 時(shí)間:2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計(jì)算的特點(diǎn),能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度,加速大數(shù)據(jù)的計(jì)算性能。 大
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時(shí)間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層:物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,以實(shí)現(xiàn)
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  • ai模型訓(xùn)練數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
  • 而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下,每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型,它對(duì)外提供一致的接口,可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個(gè)帶攝像頭的燈,組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復(fù)雜場(chǎng)景的需要,也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。
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    在使用ModelArts進(jìn)行AI全流程開發(fā)時(shí),您可以選擇使用兩種不同的資源池(公共資源池、專屬資源池)訓(xùn)練和部署模型。 公共資源池:公共資源池提供公共的大規(guī)模計(jì)算集群,根據(jù)用戶作業(yè)參數(shù)分配使用,資源按作業(yè)隔離。按資源規(guī)格、使用時(shí)長(zhǎng)及實(shí)例數(shù)計(jì)費(fèi),不區(qū)分任務(wù)(訓(xùn)練作業(yè)、部署、開發(fā))。公共資
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    第8章 語音識(shí)別 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面
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    華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_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(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_如何訓(xùn)練模型 查看更多 收起
    來自:專題
    華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_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(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts使用系列文章-(1)初識(shí)ModelArts
    來自:專題
    的問題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí),已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道,那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢?如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里,讓它可以輕松運(yùn)行起來呢?成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。
    來自:百科
    專屬資源池用戶資源獨(dú)享,在資源充足的情況下,作業(yè)是不會(huì)排隊(duì)的;而公共資源池使用共享資源,在任何時(shí)候都有可能排隊(duì)。 專屬資源池支持打通用戶的網(wǎng)絡(luò),在該專屬資源池中運(yùn)行的作業(yè)可以訪問打通網(wǎng)絡(luò)中的存儲(chǔ)和資源。例如,在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)選擇打通了網(wǎng)絡(luò)的專屬資源池,訓(xùn)練作業(yè)創(chuàng)建成功后,支持在訓(xùn)練時(shí)訪問SFS中的數(shù)據(jù)。 專屬資源
    來自:專題
    優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu),優(yōu)化模型效果。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.掌握MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)的功能及用途 實(shí)驗(yàn)摘要 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)練過程進(jìn)行觀察 3.
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    趣味課堂+課后作業(yè),專家全程QQ群答疑指導(dǎo) 【加入訓(xùn)練營(yíng)你需要完成】 本次訓(xùn)練營(yíng)三步走: 1.點(diǎn)擊左上角報(bào)名訓(xùn)練營(yíng); 2.聽課; 3.完成26個(gè)作業(yè)。 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(dòng),一切皆服務(wù)。
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    使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 數(shù)據(jù)湖服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelArts是一個(gè)一站式的AI開發(fā)平臺(tái),提
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外
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    通過全域感知服務(wù),原來需要人工巡檢的發(fā)現(xiàn)的問題,現(xiàn)在都可以用AI感知來替代,而且準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類別非常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖
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    通過 HiLens平臺(tái) 部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺(tái)或線下,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)練,得到模型后,根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型,完成對(duì)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ModelBox框架進(jìn)行推理階
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 時(shí)間:2020-12-10 11:10:17 本課程為AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃第三階段課程:AI應(yīng)用篇。您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識(shí): OCR 與NLP的概念及其模型開發(fā),同時(shí)您也可以選擇體驗(yàn)和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)。
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    云知識(shí) AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI基礎(chǔ)篇 AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI基礎(chǔ)篇 時(shí)間:2020-12-15 09:49:03 本課程為AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃第一階段課程:AI基礎(chǔ)篇。本階段您將學(xué)習(xí)到:Python語言基礎(chǔ),AI基礎(chǔ)概念,并由華為AI專家?guī)?0 代碼開發(fā)自己的第一個(gè)AI模型。 目標(biāo)學(xué)員
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    使用外部鏡像文件制作數(shù)據(jù)鏡像CreateDataImage 使用外部鏡像文件制作數(shù)據(jù)鏡像CreateDataImage 時(shí)間:2023-08-01 11:37:07 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 使用上傳至 OBS 桶中的外部數(shù)據(jù)盤鏡像文件制作數(shù)據(jù)鏡像。作為異步
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