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模型包規(guī)范 ModelArts推理部署,模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 • 模型文件:在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同,具體請(qǐng)參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定為“config來自:專題中級(jí) 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 HCIA-AI HCIA-AI來自:專題
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TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述符)是對(duì)輸入數(shù)據(jù)與來自:百科云知識(shí) 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時(shí)間:2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核( Content Moderation )基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測(cè)檢測(cè),可自動(dòng)進(jìn)行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測(cè),幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),大幅降低人工審核成本。來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模來自:百科Gallery功能,能夠在市場(chǎng)內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 AI人工智能三要素包括數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)的質(zhì)量會(huì)影響模型的精度,大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更有可能訓(xùn)練出高精度AI模型??蓞⒖紨?shù)據(jù)準(zhǔn)備與分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。 ModelArts數(shù)據(jù)準(zhǔn)備全流程: 數(shù)據(jù)標(biāo)注 模型訓(xùn)練過程中需要大量已標(biāo)注來自:專題資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 SAP最佳實(shí)踐匯總 通過 CDN加速 OBS 視頻點(diǎn)播 :資源與成本規(guī)劃 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 健康檢查服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 使用預(yù)簽名URL直傳 OBS :資源和成本規(guī)劃 使用臨時(shí)安全憑證直傳OBS:資源和成本規(guī)劃 概覽來自:百科泛組織管理平臺(tái)進(jìn)行單獨(dú)的管理與維護(hù),如企業(yè)的供應(yīng)商、經(jīng)銷商、代理、伙伴等。 (2)支持集團(tuán)企業(yè)的管理模式 致遠(yuǎn)組織模型支持集團(tuán)化企業(yè)的組織場(chǎng)景。提供了集團(tuán)、單位、部門、人員組織機(jī)構(gòu)樹,提供職務(wù)級(jí)別、崗位和各種業(yè)務(wù)角色的自定義,并支持一人多崗、一人多單位兼職、內(nèi)部人員和外部人員的區(qū)分機(jī)制,這種組織結(jié)構(gòu)模型可以長期支持集團(tuán)化管理的需要。來自:云商店產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代語音識(shí)別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自:專題
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