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    全棧自主可控,基于昇騰云服務(wù),技術(shù)完全自主可控。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型,打造大模型體驗(yàn)。 盤古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè),可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè),如:不同類別或
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    一。為了有效服務(wù)于廣告,在極快的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)實(shí)時(shí)中標(biāo),并通過(guò)自動(dòng)化確保系統(tǒng)迅速響應(yīng)競(jìng)價(jià),廣告推廣商必須能夠根據(jù)業(yè)務(wù)壓力靈活快速并且成本可控地增加容量。 競(jìng)享實(shí)例的應(yīng)用 客戶使用包周期實(shí)例作為常規(guī)容量提供服務(wù),在業(yè)務(wù)高峰時(shí),得益于競(jìng)享實(shí)例低成本及快速擴(kuò)縮容特性,競(jìng)享實(shí)例為系統(tǒng)提供可變
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    實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開(kāi)始語(yǔ)音識(shí)別操作
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    什么是期望實(shí)例數(shù) 什么是期望實(shí)例數(shù) 時(shí)間:2020-10-12 16:16:58 期望實(shí)例數(shù)是指伸縮組中期望運(yùn)行的彈性云服務(wù)器的個(gè)數(shù),大小介于最小實(shí)例數(shù)和最大實(shí)例數(shù)之間。您可以手動(dòng)調(diào)整期望實(shí)例數(shù),也可以通過(guò)定時(shí)(周期)策略和告警策略觸發(fā)調(diào)整期望實(shí)例數(shù)。 創(chuàng)建伸縮組時(shí)設(shè)置期望實(shí)例數(shù):當(dāng)
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    CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型;提供大量基于開(kāi)源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型,加速模型訓(xùn)練 使用便捷:無(wú)縫對(duì)接華為云的OBS存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算,滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求 專業(yè)性強(qiáng):可基于雷達(dá)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)極端天氣(大風(fēng)、暴雨、冰雹)的檢測(cè)與預(yù)測(cè) 多媒體服務(wù)場(chǎng)景 為解決傳統(tǒng)氣象服務(wù)展現(xiàn)形式單一的
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    了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望盡量在不改變?cè)即?
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