- 人臉識(shí)別速度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
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識(shí)別、 人臉識(shí)別 、 人證核身 、 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、 圖像識(shí)別 、 內(nèi)容審核 和 視頻編輯 等七種服務(wù)。具體而言,華為云通用AI解決方案的特點(diǎn)如下: 1. 超高性能:華為云通用AI解決方案采用了先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練,針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化,使得各項(xiàng)服務(wù)的準(zhǔn)確率和速度都達(dá)到了業(yè)界領(lǐng)先水平。來(lái)自:百科庭監(jiān)控里的人臉識(shí)別,可穿戴設(shè)備上的AI計(jì)步等等,已經(jīng)驗(yàn)證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能,升級(jí)成了智能設(shè)備后的“威力”。 但,物聯(lián)網(wǎng)AI 開(kāi)發(fā)者的“痛”,你遇到過(guò)么? 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)來(lái)自:百科
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來(lái)自:百科個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何加快 主機(jī)遷移 速度 如何加快主機(jī)遷移速度 時(shí)間:2020-09-16 16:03:57 需要提升您的網(wǎng)絡(luò)速率。您可以參見(jiàn)Iperf的測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的方法?章節(jié)測(cè)試從遷移源端服務(wù)器到華為云(目的端服務(wù)器)的網(wǎng)絡(luò)性能。如果網(wǎng)絡(luò)速率小于500kbit/s,您需要排查以下三個(gè)方面:來(lái)自:百科靈活的開(kāi)發(fā)工具:華為云提供了多種開(kāi)發(fā)工具,包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評(píng)估工具等,支持不同層次和角色的開(kāi)發(fā)者進(jìn)行快速、高效、便捷的開(kāi)發(fā)。 - 豐富的模型庫(kù):華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型和模型市場(chǎng),涵蓋了圖像、語(yǔ)音、文本、視頻等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)和任務(wù),支持開(kāi)發(fā)者進(jìn)行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。 - 完善來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下: 名稱(chēng)定義:邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞,不能超長(zhǎng)等約束;來(lái)自:百科務(wù)還支持與華為云企業(yè)智能(EI)聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)人工智能。通過(guò)邊緣側(cè)上報(bào)的數(shù)據(jù),EI側(cè)對(duì)AI進(jìn)行訓(xùn)練,并將訓(xùn)練完成的AI模型下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行,典型應(yīng)用包括人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別等視覺(jué)系A(chǔ)I模型,實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)的高度智能化。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算能解決哪些問(wèn)題? 介紹完IoT邊緣的功能后,相信各位來(lái)自:百科全球首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤(pán)古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型,利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合,并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤(pán)古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤(pán)古獨(dú)來(lái)自:專(zhuān)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(lái)自:專(zhuān)題AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及來(lái)自:專(zhuān)題
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