Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- 華為云模型數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科
- 華為云模型數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
-
準(zhǔn)備到算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來(lái)，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。 圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。來(lái)自：百科本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會(huì)額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。 “預(yù)標(biāo)注”表示選擇用戶(hù)模型管理里面的模型，選擇模型時(shí)需要注意模型類(lèi)型和數(shù)據(jù)集的標(biāo)注類(lèi)型相匹配。從當(dāng)前賬號(hào)管理的模型列表中選擇一個(gè)匹配的模型，用于智能標(biāo)注。 下圖為“圖像分類(lèi)”類(lèi)型的智能標(biāo)注： 下圖為“物體檢測(cè)”類(lèi)型的智能標(biāo)注：來(lái)自：百科
- 華為云模型數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
-
![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)好的離線(xiàn)模型。離線(xiàn)模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線(xiàn)模型。 離線(xiàn)模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線(xiàn)模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后，由離線(xiàn)模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 時(shí)間：2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語(yǔ)義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門(mén) 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門(mén) 相關(guān)推薦來(lái)自：百科![]()
訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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_服務(wù)_訪(fǎng)問(wèn)公網(wǎng)-華為云 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 Mode來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 時(shí)間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；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(xiàn)，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線(xiàn)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(mǎn)足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來(lái)自：專(zhuān)題![]()
應(yīng)用魔方（AppCube）是華為云為行業(yè)客戶(hù)、合作伙伴、開(kāi)發(fā)者量身打造的一款低碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)。通過(guò)本期云圖說(shuō)，您可以初步了解AppCube的基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類(lèi)型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
架MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的模型呢？讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。來(lái)自：百科![]()
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(chēng)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(lài)，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)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(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)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(chē)的位置。來(lái)自：百科![]()
訪(fǎng)問(wèn) 模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場(chǎng)景的AI模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測(cè)模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開(kāi)發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開(kāi)發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開(kāi)發(fā)者快速完成模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練來(lái)自：百科![]()
的計(jì)算性能。 大數(shù)據(jù)的MapReduce并行計(jì)算模型，將源數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)下圖的處理。 其中，Map（映射）是將大數(shù)據(jù)集分解若干小數(shù)據(jù)集分析，各部獨(dú)立的線(xiàn)程，并行分析計(jì)算。而Reduce（匯總）是將小數(shù)據(jù)集分析結(jié)果進(jìn)行整合，再將處理的結(jié)果返回給用戶(hù)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證來(lái)自：百科![]()
到自己的IT平臺(tái)。 1、開(kāi)發(fā)模型：模型開(kāi)發(fā)可以在ModelArts服務(wù)中進(jìn)行，也可以在您的本地開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行，本地開(kāi)發(fā)的模型需要上傳到華為云OBS服務(wù)。制作模型包可參見(jiàn)模型包規(guī)范介紹。 2、創(chuàng)建AI應(yīng)用：把模型文件和推理文件導(dǎo)入到ModelArts的模型倉(cāng)庫(kù)中，進(jìn)行版本化管理，并構(gòu)建為可運(yùn)行的AI應(yīng)用。來(lái)自：專(zhuān)題
看了本文的人還看了
- CNN模型識(shí)別cifar數(shù)據(jù)集
- HuggingFace如何處理大模型下海量數(shù)據(jù)集
- mmdetection在自己的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練檢測(cè)模型
- mmdetection在自己的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練檢測(cè)模型
- 大模型微調(diào)「數(shù)據(jù)集構(gòu)建」保姆級(jí)教程（超全）
- GEE數(shù)據(jù)集：哥白尼數(shù)字高程模型（GLO-30 DEM）
- 《Keras深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2 Keras數(shù)據(jù)集和模型
- ?全球尺度地下水模型GLOBGM v1.0數(shù)據(jù)集
- 哥白尼數(shù)字高程模型全球30米和90米數(shù)據(jù)集
- gee數(shù)據(jù)集:ASTER全球數(shù)字高程模型（GDEM）v3
- 模型數(shù)據(jù)集支持
- 構(gòu)建模型蒸餾數(shù)據(jù)集
- 創(chuàng)建Deepseek大模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集
- 創(chuàng)建CV大模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集
- 創(chuàng)建NLP大模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集
- 構(gòu)建NLP大模型微調(diào)數(shù)據(jù)集
- 創(chuàng)建預(yù)測(cè)大模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集
- 創(chuàng)建多模態(tài)大模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集
- 構(gòu)建NLP大模型增量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
- 使用數(shù)據(jù)工程構(gòu)建NLP大模型數(shù)據(jù)集