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- 華為盤古大模型 內(nèi)容精選 換一換
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品上市計劃，并陸續(xù)發(fā)布全球最大的AI預(yù)訓(xùn)練模型盤古大模型、云容器集群CCE Turbo、云原生金融級分布式數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for openGauss)等重磅新品，加速行業(yè)全面云化、全棧智能。華為還提出“云云協(xié)同”策略，即華為云和華為終端云在能力和生態(tài)兩方面深度協(xié)同，為客戶和伙伴提供統(tǒng)一的服務(wù)和體驗，實現(xiàn)to來自：百科GaussDB 華為云會議SEM1 華為云會議免費下載 醫(yī)療智能體 華為云會議 華為云會議 盤古大模型 panguLM 華為云Astro輕應(yīng)用 Huawei Cloud Astro Zero 云計算_云存儲_云網(wǎng)絡(luò)_ 云安全 _ 云數(shù)據(jù)庫 _云管理與部署-華為云 如何使用公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)通過來自：專題
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從之前的3人/月提速到3人/天。 華為云Astro Canvas大屏應(yīng)用 打造低延時3D可視化大屏 企業(yè)在經(jīng)營管理決策中，通常需要面對大量的數(shù)據(jù)報表，但是各部門數(shù)據(jù)往往過于復(fù)雜，難以完成多部門數(shù)據(jù)指標(biāo)的綜合分析，嚴(yán)重影響企業(yè)的高效經(jīng)營決策。 華為云Astro Canvas提供30來自：百科
- 華為盤古大模型 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線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、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來自：百科![]()
華為云計算 云知識 框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(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)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云TechWave上新，三大亮點劇透！ 華為云TechWave上新，三大亮點劇透！ 時間：2022-05-23 17:33:00 人機(jī)搭配的混合型工作團(tuán)隊正在成為企業(yè)人力資源發(fā)展的新趨勢，未來的崗位設(shè)計會將人類和機(jī)器各自擅長之處結(jié)合起來，通過人機(jī)協(xié)作提升工作成效和業(yè)績。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云容器實例（CCI）三大應(yīng)用場景 華為云容器實例（CCI）三大應(yīng)用場景 時間：2021-02-27 16:09:10 云計算 容器云 云服務(wù)器 華為云容器實例（CCI），業(yè)界首個基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù)，提供極致容器體驗，讓用來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云持續(xù)保證音視頻體驗質(zhì)量三大利器？ 華為云持續(xù)保證音視頻體驗質(zhì)量三大利器？ 時間：2023-01-10 14:46:03 【視頻服務(wù)最新活動】 華為云音視頻服務(wù)憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長期技術(shù)積累，快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場景、全互動來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項目、可視化應(yīng)用或大屏項目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動態(tài)的可視化圖標(biāo)，從而實時地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為“云澤計劃2020”,7大舉措助力中小微企業(yè)-華為云 華為“云澤計劃2020”,7大舉措助力中小微企業(yè)-華為云 時間：2020-06-01 19:13:43 數(shù)字化辦公 華為“云澤計劃2020”通過7大扶植政策，全力支持中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升企業(yè)發(fā)展活來自：百科![]()
快速適配。 華為云 圖像識別 Image的優(yōu)勢在于，其通用媒資標(biāo)簽V3版本覆蓋率大幅提升，和百度同等水平。同時，它還支持用戶自定義標(biāo)簽，還支持標(biāo)簽挖掘?qū)I(yè)服務(wù)。適配周期僅為2天，這在行業(yè)中是首屈一指的。此外，它還利用盤古大模型，服務(wù)的泛化性大幅提升。 讓我們來看一下華為云圖像識別Im來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas）正式商業(yè)化上線 華為云Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas）正式商業(yè)化上線 時間：2023-08-04 10:00:36 云計算 華為云Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas）產(chǎn)品入口>> 尊敬的華為云Astro開發(fā)者：來自：百科![]()
樣式、組件和大屏模板，實時預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 Astro Canvas大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復(fù)用。 靈活部署與發(fā)布 Astro Canvas多端發(fā)布自動適配，支持多種部署方式，大型項目可視化大屏輕松呈現(xiàn)。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 時間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型，獨立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，不會受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點： 能真實、充分地反映現(xiàn)實世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實世界的真實模型；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 時間：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 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦來自：百科![]()
DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 在MaaS平臺上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開發(fā)者可以通過在線體驗或API調(diào)用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場景下的需求。 在Maa來自：專題
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