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- 預(yù)測(cè)大模型 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：云商店華為云計(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
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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
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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![]()
網(wǎng)關(guān)）和模型。 優(yōu)先排查APIG（API網(wǎng)關(guān)）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {預(yù)測(cè)地址}。如返回Timeout則需排查本地防火墻，代理和網(wǎng)絡(luò)配置。 檢查模型是否啟動(dòng)成功或者模型處理單個(gè)消息的時(shí)長(zhǎng)。因APIG（API網(wǎng)關(guān)）的限制，模型單次預(yù)測(cè)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預(yù)測(cè) 華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預(yù)測(cè) 時(shí)間：2020-12-10 15:53:04 “華為云杯”2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽，大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球征集基于開(kāi)放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案及優(yōu)秀算法代碼。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶(hù)模型 華為云Stack有哪些租戶(hù)模型 時(shí)間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶(hù)模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集來(lái)自：百科![]()
度提升90%+ 【一行代碼秒上云】Serverless六步構(gòu)建全棧網(wǎng)站 Serverless時(shí)代的微服務(wù)開(kāi)發(fā)指南：華為云提出七大實(shí)踐新標(biāo)準(zhǔn)來(lái)自：百科![]()
AIOps長(zhǎng)期發(fā)展的思路是小模型和大模型相結(jié)合的形態(tài)，相互取長(zhǎng)補(bǔ)短。 小模型場(chǎng)景：故障感知和定位等確定性和量化的場(chǎng)景，這種場(chǎng)景使用傳統(tǒng)的小模型，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法更準(zhǔn)確。可觀測(cè)數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采，配合多維度指標(biāo)檢測(cè)算法，能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場(chǎng)景：故障根因分析要梳理出上來(lái)自：百科![]()
為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類(lèi)別。它可以應(yīng)用到客戶(hù)的分類(lèi)、客戶(hù)的屬性和特征分析、客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。 聚類(lèi) 聚類(lèi)是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類(lèi)別，其目的是使得屬于同一類(lèi)別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類(lèi)別中的數(shù)據(jù)間的相似性來(lái)自：百科![]()
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案 華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)FusionPlant，包含聯(lián)接管理平臺(tái)、 工業(yè)智能體 、工業(yè)應(yīng)用平臺(tái)三大部分。定位于做企業(yè)增量的智能決策系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)在云上敏捷開(kāi)發(fā)，邊緣可信運(yùn)行。賦能行業(yè)合作伙伴深耕工業(yè)核心業(yè)務(wù)流，持續(xù)釋放潛在業(yè)務(wù)價(jià)值 服務(wù)咨詢(xún) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域平臺(tái) [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)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![]()
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![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算來(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![]()
云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線(xiàn) 華為云ModelArts模型管理和部署上線(xiàn) 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(xiàn)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(xiàn)。 云監(jiān)控服務(wù)來(lái)自：百科![]()
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![]()
epSeek等大模型能力，無(wú)需代碼即可搭建智能問(wèn)答、任務(wù)處理等場(chǎng)景應(yīng)用，快速構(gòu)建對(duì)話(huà)機(jī)器人，開(kāi)發(fā)效率提升80%。 靈活模型適配，兼顧性能與安全 自定義對(duì)接DeepSeek主流大模型，支持企業(yè)按需切換或私有化部署專(zhuān)屬模型，兼顧效果與數(shù)據(jù)安全。 擴(kuò)展連接器兼容第三方模型（如OpenA來(lái)自：百科![]()
多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法，對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè)，挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專(zhuān)業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專(zhuān)業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法，預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障，何時(shí)發(fā)生故障，發(fā)生來(lái)自：百科
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