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EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 完成該項目培訓(xùn)后,您將能夠: 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握圖像處理理論和應(yīng)用 掌握語音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽來自:百科資源協(xié)調(diào)快-下 大型工程OA管理方案:組織全員內(nèi)外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī)-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatron來自:云商店
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護(hù)緩存安全 指標(biāo)監(jiān)控 提供30余項監(jiān)控指標(biāo),并支持用戶自定義監(jiān)控閾值和告警策略 指標(biāo)類型豐富 常見的資源占用監(jiān)控和統(tǒng)計:cpu占用率、物理內(nèi)存占用、網(wǎng)絡(luò)輸入/輸出流量等 自定義監(jiān)控閾值及告警 提供基于各項監(jiān)控制定閾值告警,支持客戶自定義,便于及時發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)異常 分布式緩存服務(wù) Redis來自:百科實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能; ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用 實驗摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運(yùn)行 5.運(yùn)行Profiling 查看推理性能 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab來自:百科
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依賴對象存儲服務(wù)(簡稱 OBS ),將日志文件轉(zhuǎn)儲到OBS桶中,以便進(jìn)行長期存儲。OBS-價格說明 日志訂閱和閾值告警訂閱 依賴分布式消息服務(wù)Kafka版,發(fā)送日志或閾值告警數(shù)據(jù)到Kafka隊列中,可從分布式消息服務(wù)的Kafka隊列中獲取消費(fèi)日志或閾值告警數(shù)據(jù)。分布式消息服務(wù)Kafka版-價格說明 應(yīng)用性能管理 AOM 集來自:專題本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)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:百科過黑洞閾值的受攻擊公網(wǎng)IP進(jìn)行黑洞處理,正常訪問流量會丟棄;對于可能會遭受超過5Gbps流量攻擊的應(yīng)用,建議您購買華為云 DDoS高防服務(wù) ,提升防護(hù)能力。 Anti-DDoS流量清洗服務(wù)為普通用戶免費(fèi)提供2Gbps的DDoS攻擊防護(hù),最高可達(dá)5Gbps。系統(tǒng)會對超過黑洞閾值的受攻擊來自:專題的流量包。 如何設(shè)置 CDN 余額預(yù)警閾值? 1、進(jìn)入“費(fèi)用中心”的總覽頁面。 2、在頁面滑動“預(yù)警”參數(shù)后面的滑動按鈕,即可開通或關(guān)閉余額預(yù)警功能。單擊“修改”,可以對預(yù)警值進(jìn)行修改。 3、開通后,當(dāng)可用額度、通用代金券和現(xiàn)金券的總金額低于預(yù)警閾值時,系統(tǒng)自動發(fā)送短信通知提醒。 如何設(shè)置CDN流量包剩余使用量預(yù)警?來自:專題
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