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- 網(wǎng)絡(luò)模型軟件開發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
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新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)接口的時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)頁面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請求參數(shù)的“body”頁簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來自：專題件工程1.0到軟件工程3.0時(shí)代，當(dāng)GPT一類大模型發(fā)布之后，軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps（機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動研發(fā)和運(yùn)維）：模型驅(qū)動開發(fā)、模型驅(qū)動運(yùn)維，未來軟件的形態(tài)將是“軟件即模型（SaaM）”，在大模型底座上軟件效能和質(zhì)量將得到極大提升。 同濟(jì)大學(xué)特聘教授來自：百科
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來自：百科實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時(shí)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(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)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
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-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 【華為云828企業(yè)節(jié)上福利】軟件開發(fā)工具升級版免費(fèi)套餐重磅上線 軟件開發(fā)必讀！華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗(yàn)指南來自：云商店![]()
華為云微認(rèn)證：基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 針對網(wǎng)絡(luò)模型遷移時(shí)常見的算子不支持問題，由昇騰專家傾力打造的在線認(rèn)證，為您介紹TBE算子開發(fā)流程，使能昇騰的強(qiáng)大算力。 立即購買 最新文章 【華為云828企業(yè)節(jié)上福利】軟件開發(fā)工具升級版免費(fèi)套餐重磅上線 軟件開發(fā)必讀！華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗(yàn)指南來自：百科![]()
靈活編排，百萬并發(fā)調(diào)度，內(nèi)置企業(yè)研發(fā)治理模型 06:24 靈活編排，百萬并發(fā)調(diào)度，內(nèi)置企業(yè)研發(fā)治理模型 代碼托管在線合并代碼倉庫分支 03:33 代碼托管在線合并代碼倉庫分支 了解軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts 01:43 了解軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts 靈活編排，百萬并發(fā)調(diào)度，內(nèi)置企業(yè)研發(fā)治理模型 06:24來自：專題![]()
16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務(wù)）。AI全流程開發(fā)支持公共資源池，專屬資源池來自：百科![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)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(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)、編來自：百科![]()
護(hù)。 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(jì)中“安全方案”的引用。此外，每個(gè)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(hù)。來自：專題![]()
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。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![]()
CDN 產(chǎn)品介紹 什么是CDN網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù) CDN是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，通過在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)將源站內(nèi)容分發(fā)至所有CDN節(jié)點(diǎn)，使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容。 CDN服務(wù)工作原理 CDN通過一組預(yù)先定義好的策略(如內(nèi)容類型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況等)，將當(dāng)時(shí)來自：專題![]()
內(nèi)置華為經(jīng)驗(yàn)規(guī)范，有效提升應(yīng)用研發(fā)質(zhì)量，問題早發(fā)現(xiàn)。 軟件開發(fā)生產(chǎn)線基本構(gòu)成 軟件開發(fā)生產(chǎn)線支持需求管理、代碼托管、流水線、代碼檢查、編譯構(gòu)建、部署、測試、制品倉庫等全生命周期軟件開發(fā)服務(wù)。 軟件開發(fā)生產(chǎn)線操作流程 軟件開發(fā)生產(chǎn)線端到端操作流程 創(chuàng)建項(xiàng)目 管理代碼 檢查代碼質(zhì)量 構(gòu)建應(yīng)用來自：專題![]()
數(shù)據(jù)清洗平臺，經(jīng)過《華為研發(fā)大模型語料質(zhì)量基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型評測基本法V1.0》的軍規(guī)歷練，濃縮出高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 強(qiáng)化訓(xùn)練+評價(jià)反饋，模型“越用越聰明”。構(gòu)造特殊的微調(diào)數(shù)據(jù)可以用來增強(qiáng)模型的元能力（自糾正、反思、有害判來自：百科![]()
。 華為&北大軟微學(xué)院 CodeArts Snap開發(fā)大模型講座精彩回顧 講座伊始，華為的技術(shù)專家介紹了工具鏈的基本概念和發(fā)展歷程。詳細(xì)解釋了什么是大模型，以及大模型在人工智能領(lǐng)域的重要地位。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，工具鏈大模型已經(jīng)成為推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵力量。隨后，專家深入剖析了來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線（CodeArts）1月新功能特性 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線（CodeArts）1月新功能特性 時(shí)間：2025-02-10 09:04:09 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線（CodeArts）1月新功能特性 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts是一站式、來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 軟件開發(fā)生產(chǎn)線與其它服務(wù)之間的關(guān)系 軟件開發(fā)生產(chǎn)線與其它服務(wù)之間的關(guān)系 時(shí)間：2022-11-23 19:39:28 軟件開發(fā)生產(chǎn)線在應(yīng)用的過程中與華為云其它服務(wù)協(xié)同，為您提供一站式DevOps體驗(yàn)。 服務(wù)名稱 詳細(xì)描述 彈性云服務(wù)器 （E CS ） 構(gòu)建服務(wù)可以自來自：百科![]()
件工程1.0到軟件工程3.0時(shí)代，當(dāng)GPT一類大模型發(fā)布之后，軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps（機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動研發(fā)和運(yùn)維）：模型驅(qū)動開發(fā)、模型驅(qū)動運(yùn)維，未來軟件的形態(tài)將是“軟件即模型（SaaM）”，在大模型底座上軟件效能和質(zhì)量將得到極大提升。 同濟(jì)大學(xué)特聘教授來自：百科![]()
隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計(jì)ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來進(jìn)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(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個(gè)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
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