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    計(jì)算依賴于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的執(zhí)行引擎Tez代替原先的MapReduce,性能有了顯著提升。Tez可以將多個(gè)依賴的作業(yè)轉(zhuǎn)換為一個(gè)作業(yè)(這樣只需寫(xiě)一次HDFS,且中間節(jié)點(diǎn)較少),從而大大提升DAG作業(yè)的性能。 Hive主要特點(diǎn)如下: 海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析匯總。
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    Policy:Learner的輸出結(jié)果,游戲AI的策略 Reward:Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋,提供給Learner 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍哪些 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍哪些 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 大數(shù)據(jù)計(jì)算 大數(shù)據(jù)搜索與分析 大 數(shù)據(jù)治理 與開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)可視化
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    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、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Hive Hive 時(shí)間:2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了
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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(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
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    ,優(yōu)先考慮使用大模型。當(dāng)前chatGPT火爆,也印證了其可用性更好。如遇到以下場(chǎng)景時(shí),可以考慮將LLM和KG結(jié)合使用: 對(duì)知識(shí)可信度和可解釋性要求高的場(chǎng)景,比如醫(yī)療、法律等,可以考慮再建設(shè)知識(shí)圖譜來(lái)降低大模型回答錯(cuò)誤知識(shí)的概率,提高回答的可信度和可解釋性。 已經(jīng)一個(gè)蘊(yùn)含豐富知識(shí)
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    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)
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    ModelArts新版訓(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。 在模型訓(xùn)練過(guò)程中,很多超參需要根據(jù)任務(wù)進(jìn)行調(diào)整,比如learning_rate、weight_decay等等,這一工作往往需要一個(gè)經(jīng)驗(yàn)的算法工程師花費(fèi)一定精力和大量時(shí)間進(jìn)行手動(dòng)調(diào)優(yōu)。
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    “/cache”與代碼目錄共用資源,不同資源規(guī)格不同的容量。 訓(xùn)練作業(yè)一直在等待中(排隊(duì))? 訓(xùn)練作業(yè)狀態(tài)一直在等待中狀態(tài)表示當(dāng)前所選的資源池規(guī)格資源緊張,作業(yè)需要進(jìn)行排隊(duì),請(qǐng)耐心等待。如想降低排隊(duì)時(shí)間,根據(jù)您所選資源池的類型,以下建議: 1、公共資源池: 公共資源池資源較少
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    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
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    為什么使用 云日志 服務(wù) 云日志服務(wù)LTS 使用流程 云日志服務(wù)平臺(tái)哪些功能 低代碼平臺(tái) Astro 新手入門 低代碼工作流 免費(fèi)的 低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 華為云Astro低代碼平臺(tái)能力 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線 安全 漏洞掃描 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線是什么 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線哪些 代碼托管服務(wù) CodeArts Repo 新手入門試用
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    定為“config.json”,且只有一個(gè),模型配置文件編寫(xiě)請(qǐng)參見(jiàn)模型配置文件編寫(xiě)說(shuō)明。 • 模型推理代碼文件:模型推理代碼文件是必選的。文件名固定為“customize_service.py”,此文件且只能有一個(gè),模型推理代碼編寫(xiě)請(qǐng)參見(jiàn)模型推理代碼編寫(xiě)說(shuō)明。 · customize_service
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    BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。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。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。
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    e(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算)、SparkStreaming(微批流計(jì)算)、Storm(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)哪些 ELB產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)哪些 時(shí)間:2021-07-02 18:00:35 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB產(chǎn)品具有性能強(qiáng)悍、高可用、靈活擴(kuò)展、簡(jiǎn)單易用幾種優(yōu)勢(shì)。 1.性能強(qiáng)悍 集群支持1億并發(fā)連接,滿足用戶的海量業(yè)務(wù)訪問(wèn)需求。
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    用Serverless平臺(tái),提供通用函數(shù)編程模型,高可擴(kuò)縮、高性能和高效對(duì)接后端服務(wù)的運(yùn)行框架,助力華為云構(gòu)建全域Serverless云服務(wù)。 從專用走向通用 當(dāng)前,業(yè)界現(xiàn)有的Serverless產(chǎn)品主要限于事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用,然而對(duì)于狀態(tài)微服務(wù)、大數(shù)據(jù)、HPC、AIGC等復(fù)雜應(yīng)用,仍然面臨如下四大核心技術(shù)挑戰(zhàn):
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    源到其他云對(duì)象存儲(chǔ)+華為云 CDN 回源到華為云OBS。 3.多廠商CDN+多廠商對(duì)象存儲(chǔ) 一般而言使用多廠商CDN+多廠商對(duì)象存儲(chǔ)的原因以下幾種: 1)減少使用A廠商CDN回源到B廠商對(duì)象存儲(chǔ)所帶來(lái)的額外公網(wǎng)流出成本 2)使用多家CDN避免單一CDN故障影響,形成多家CDN容災(zāi)架構(gòu)
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    基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過(guò)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(tái),快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 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(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備
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