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- 數(shù)據(jù)倉庫指標模型 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科云知識 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。 步驟： 準備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來自：百科
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云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫指標模型 更多內(nèi)容
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AOM 提供多場景、多層次、多維度指標數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力，建立了從基礎(chǔ)設(shè)施層指標、中間件層指標、應用層指標到業(yè)務(wù)層指標的四層指標體系，將1000+種指標數(shù)據(jù)全方位呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)豐富全面。 表1 AOM支持的四層指標體系 類型 來源 指標舉例 如何接入 業(yè)務(wù)層指標 通常來源于端側(cè)日志SDK、提取的ELB日志。來自：專題![]()
手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編來自：百科![]()
護。 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)容中填寫必要的配置信息，然后用于API設(shè)計中“安全方案”的引用。此外，每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護。來自：專題![]()
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![]()
BS，從 OBS 導入模型創(chuàng)建為AI應用。 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)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。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![]()
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![]()
。比如，KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標，最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來自：百科![]()
智能建模”，進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 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。 嚴重程度 設(shè)來自：專題![]()
ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(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，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自：專題![]()
種組合，便于追蹤最佳的模型與輸入配置，您可以通過不同版本間的評估指標比較，確定最佳訓練作業(yè)。 ModelArts訓練管理模塊用于創(chuàng)建訓練作業(yè)、查看訓練情況以及管理訓練版本。在訓練模塊的統(tǒng)一管理下，方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合，便于追蹤最佳的模型與輸入配置，您可以通過不來自：專題![]()
用戶平時需要關(guān)注 文檔數(shù)據(jù)庫 實例的哪些性能指標 用戶平時需要關(guān)注文檔數(shù)據(jù)庫實例的哪些性能指標 時間：2021-03-23 14:13:58 用戶平時需要關(guān)注的監(jiān)控指標有：CPU利用率、內(nèi)存利用率、磁盤空間利用率。 更多監(jiān)控指標信息，請參見 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 支持的監(jiān)控指標。 可以根據(jù)實際應用場景配置來自：百科![]()
e（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計算）、SparkStreaming（微批流計算）、Storm（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數(shù)據(jù)應用場景，將數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標的數(shù)據(jù)模型。 基于預設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用來自：專題![]()
基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實表；新建DM層并發(fā)布匯總表。 模型設(shè)計-維度建模 指標設(shè)計 新建業(yè)務(wù)指標和技術(shù)指標，技術(shù)指標又分為原子指標、衍生指標和復合指標。 新建業(yè)務(wù)指標和技術(shù)指標，技術(shù)指標又分為原子指標、衍生指標和復合指標。 指標設(shè)計 數(shù)據(jù)治理中心 -數(shù)據(jù)架構(gòu)-使用教程來自：專題![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉庫DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管計算服務(wù)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運行來自：百科![]()
華為云計算 云知識 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應用概述 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應用概述 時間：2021-07-20 11:34:45 云市場 嚴選商城 企業(yè)應用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接：致遠協(xié)同管理軟件；服務(wù)商：北京致遠互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠互聯(lián)《致遠來自：云商店
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