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- 數(shù)據(jù)倉庫模型層次 內(nèi)容精選 換一換
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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:專題華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間:2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫模型層次 相關(guān)內(nèi)容
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基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù),提供相應(yīng)的評估指標(biāo)。在展示評估結(jié)果的同時,會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進(jìn)行詳細(xì)的評估,獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來自:專題華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,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
- 數(shù)據(jù)倉庫模型層次 更多內(nèi)容
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基于行業(yè)領(lǐng)域知識庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺,快速提升數(shù)據(jù)運營能力。 優(yōu)勢 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備來自:百科
需要統(tǒng)一通過流程編排器進(jìn)行調(diào)用。 3、數(shù)據(jù)流進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時,需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后,后處理引擎再對模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理,如 圖像識別 的加框和加標(biāo)識等處理操作。 計算來自:百科
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