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- ai模型訓(xùn)練要多久 內(nèi)容精選 換一換
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對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說，這種轉(zhuǎn)換要符合關(guān)系數(shù)據(jù)模型的原則，得到的就是邏輯數(shù)據(jù)模型。 這個階段主要的工作就是確定關(guān)系模型里面的屬性和碼（或者說主鍵）。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????????????????????????????????????????????????來自：百科來自：百科
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本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)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(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科云知識 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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華為云計算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時間：2021-05-21 10:15:21 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。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu)，目前還在使用的層次模型的一個實際案例就是來自：百科![]()
特點：構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構(gòu)建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.來自：百科![]()
程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型，如部門方向有調(diào)整時，可以用戶自己調(diào)節(jié)模型，及時更新。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準(zhǔn)確率，可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動化，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、評估、發(fā)布。 優(yōu)勢：支持不來自：百科![]()
難點： 一是缺乏AI基礎(chǔ)知識，做AI開發(fā)涉及到Python編程知識、Linux知識，視覺方面要學(xué)圖像處理等，同時還要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 二是學(xué)習(xí)不系統(tǒng)，很多書籍只介紹了AI發(fā)展的基礎(chǔ)框架，缺乏專業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場景的應(yīng)用。 三是沒有專家講師帶領(lǐng)指導(dǎo)，找不到人進行交流。來自：百科![]()
云知識 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)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(xùn)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(xùn)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(xùn)練模型。通過“混動來自：專題![]()
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。 極致性能來自：百科![]()
那么這些能力的提升，科技在其中扮演這怎么樣的能力呢？ 國家氣象局十三五規(guī)劃提出要發(fā)展“觀測智能、預(yù)報精準(zhǔn)、服務(wù)開放、管理科學(xué)和持續(xù)創(chuàng)新”的智慧氣象。華為云提供智慧氣象解決方案，包括高性能計算、人工智能、大數(shù)據(jù)等服務(wù)，助力氣象行業(yè)智慧化升級轉(zhuǎn)型，讓氣象預(yù)報算得快、測得準(zhǔn)、服務(wù)好。 智慧氣象主要面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)有哪些？來自：百科![]()
s數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)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(yù)置模型選擇，模型訓(xùn)練、部署并最終建立在線預(yù)測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 2.訓(xùn)練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預(yù)測請求來自：百科![]()
合適的資源進行AI應(yīng)用開發(fā)。 公共資源池：公共資源池提供公共的大規(guī)模計算集群，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、使用時長及實例數(shù)計費，不區(qū)分任務(wù)（訓(xùn)練作業(yè)、部署、開發(fā)）。公共資源池是ModelArts默認提供，不需另行創(chuàng)建或配置，您可以直接在AI開發(fā)過程中，直接選擇公共資源池進行使用。來自：專題![]()
json文件中配置健康檢查的接口，供ModelArts調(diào)用，在config.json文件中配置。當(dāng)業(yè)務(wù)可提供正常服務(wù)時，健康檢查接口返回健康狀態(tài)，否則返回異常狀態(tài)。如果要實現(xiàn)無損滾動升級，必須配置健康檢查接口。 健康檢查接口示例如下： ? URI GET /health ? 請求示例 curl -X GET \來自：專題![]()
注的樣本進行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會額外使用未標(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)前賬號管理的模型列表中選擇一個匹配的模型，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”類型的智能標(biāo)注：來自：百科![]()
ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)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。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓(xùn)練、管理、來自：百科![]()
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在Mo來自：百科![]()
注意：在實踐中，啟動了推理服務(wù)完成了測試之后要及時點擊右上角的停止按鍵停止服務(wù)，防止一直啟動造成賬號欠費。 【更多參考和學(xué)習(xí)資料】 華為線上AI開發(fā)平臺Modelarts官網(wǎng) http://www.cqfng.cn/product/modelarts.html 華為云線上AI開發(fā)平臺Modelarts文檔手冊來自：百科
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