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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)源模型層 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來(lái)自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來(lái)自：百科云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來(lái)自：百科
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云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來(lái)自：百科![]()
義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問(wèn)題。 數(shù)據(jù)接入服務(wù) 每小時(shí)可從數(shù)十萬(wàn)種數(shù)據(jù)源（如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位跟蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) （ CS ）：實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（Cloud Stream S來(lái)自：百科![]()
題。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶，往往要求數(shù)據(jù)平臺(tái)要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)開(kāi)放的數(shù)據(jù)格式，幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層，結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件，進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)聯(lián)問(wèn)題，面向業(yè)務(wù)靈活建模，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)，跨域協(xié)同效率提升50倍。 2. 跨源協(xié)同分析：低門(mén)檻、高性能、安全可靠 HetuEngine提供可視化的數(shù)據(jù)源信息管理頁(yè)面，實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)源信息配置和實(shí)時(shí)在線生效，避免了每次做數(shù)據(jù)源信息變更需要重啟計(jì)算引擎實(shí)例的麻煩。針對(duì)不同數(shù)據(jù)源類型，HetuEngine會(huì)針對(duì)性提供不同來(lái)自：百科![]()
通知相關(guān)人員，避免7X24小時(shí)人工值守。 多種數(shù)據(jù)源支持 CDM 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 CDM支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持的數(shù)據(jù)源 多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境支持 CDM幫助用戶輕松應(yīng)對(duì)各種數(shù)據(jù)來(lái)自：專題![]()
實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
絡(luò)、虛擬網(wǎng)絡(luò)、物理網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)故障分析診斷切入點(diǎn)，以三層網(wǎng)絡(luò)路徑拓?fù)錇楹诵模说蕉藢?shí)現(xiàn)三層網(wǎng)絡(luò)路徑可視化。三層網(wǎng)絡(luò)路徑之間通過(guò)映射規(guī)則，互相關(guān)聯(lián)，動(dòng)態(tài)映射，對(duì)三層網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)了三層網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一可視、統(tǒng)一運(yùn)維，解決了三層網(wǎng)絡(luò)鏈路相互割裂，獨(dú)立運(yùn)維的弊端。 一、基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)配置的邏輯網(wǎng)絡(luò)仿真驗(yàn)證來(lái)自：百科![]()
對(duì)企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理與匯聚，再到數(shù)據(jù)計(jì)算與分析，最后到應(yīng)用與消費(fèi)層，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一系列操作（采集、處理、分析和應(yīng)用），構(gòu)建了全場(chǎng)景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對(duì)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、來(lái)自：百科![]()
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(zhǎng)，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)規(guī)模來(lái)自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過(guò)LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語(yǔ)言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來(lái)，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語(yǔ)料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來(lái)自：百科![]()
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁(yè)面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進(jìn)入新建告警模型頁(yè)面。 6、在新增告警模型頁(yè)面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說(shuō)明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說(shuō)明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)來(lái)自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來(lái)自：專題![]()
ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問(wèn)在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)來(lái)自：專題![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 近年來(lái)越來(lái)越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過(guò)程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來(lái)自：百科![]()
護(hù)。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后，需要在方案內(nèi)容中填寫(xiě)必要的配置信息，然后用于API設(shè)計(jì)中“安全方案”的引用。此外，每個(gè)安全模型的文檔頁(yè)面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護(hù)。來(lái)自：專題
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