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  • 內(nèi)存模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 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
    來自:百科
    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。
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  • 內(nèi)存模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 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
    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)務結(jié)合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編
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  • 內(nèi)存模型 更多內(nèi)容
  • 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 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: 隨著邊緣設備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模
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    。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
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    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,配置告警模型基礎信息。 告警模型基礎配置參數(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
    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
    訓練作業(yè)狀態(tài)一直在等待中狀態(tài)表示當前所選的資源池規(guī)格資源緊張,作業(yè)需要進行排隊,請耐心等待。如想降低排隊時間,根據(jù)您所選資源池的類型,有以下建議: 1、公共資源池: 公共資源池資源較少,高峰期如舉辦相關(guān)活動時會存在資源不足情況。有以下方法可以嘗試: 如果使用的是免費規(guī)格,可以換成收費規(guī)格,免費規(guī)格資源較少,排隊概率高。
    來自:專題
    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
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    l 針對IoT設備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法,最大化內(nèi)存復用率,絕大部分場景下達到內(nèi)存使用下限值;提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇,進一步減少內(nèi)存占用。 l Lite
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    華為云零信任能力成熟度模型白皮書 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 本白皮書將零信任能力成熟度評估從理論轉(zhuǎn)化為用于指導實操的具體框架,幫助企業(yè)識別當前零信任的成熟度等級,并為企業(yè)下一階段零信任能力演進的戰(zhàn)略規(guī)劃提供指導。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 目錄
    來自:專題
    資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 SAP最佳實踐匯總 通過 CDN加速 OBS 視頻點播 :資源與成本規(guī)劃 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 健康檢查服務:服務內(nèi)容 使用預簽名URL直傳OBS:資源和成本規(guī)劃 使用臨時安全憑證直傳OBS:資源和成本規(guī)劃 概覽
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    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-應用特征 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應用特征 時間:2021-07-20 11:38:37 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
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    的組織模型構(gòu)架,設計了集團、單位、部門、人員組織機構(gòu)樹,提供職務級別、崗位和各種業(yè)務角色的自定義,并支持一人多崗、一人多單位兼職、內(nèi)部人員和外部人員的區(qū)分機制,支持多形態(tài)組織、多維度組織管理,這種組織結(jié)構(gòu)模型可以長期支持集團化管控的需要。 (1)能力模型 以下是致遠組織模型管理的
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    華為云計算 云知識 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 時間:2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展,AI大模型在各個行業(yè)開始廣泛應用。利用AI大模型打通工具鏈,提高產(chǎn)業(yè)
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    l 針對IoT設備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法,最大化內(nèi)存復用率,絕大部分場景下達到內(nèi)存使用下限值;提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇,進一步減少內(nèi)存占用。 l Lite
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    華為云計算 云知識 內(nèi)存優(yōu)化型M1 M2型 彈性云服務器 規(guī)格介紹 內(nèi)存優(yōu)化型M1 M2型彈性云服務器規(guī)格介紹 時間:2020-03-28 17:03:48 云服務器 M1型彈性云服務器內(nèi)存要求高,數(shù)據(jù)量大并且數(shù)據(jù)訪問量大,同時要求快速的數(shù)據(jù)交換和處理。適用于廣告精準營銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場景。
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