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  • 什么叫模型訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 雪花型模型 雪花型模型 時(shí)間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫(kù) 雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)表類(lèi)型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因?yàn)槭聦?shí)表的維度展開(kāi)以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報(bào)表系統(tǒng)中會(huì)經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中,保存度
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    什么負(fù)載均衡 什么負(fù)載均衡 華為云彈性負(fù)載均衡 華為云彈性負(fù)載均衡 彈性負(fù)載均衡(Elastic Load Balance)是將訪問(wèn)流量根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略分發(fā)到后端多臺(tái) 彈性云服務(wù)器 的流量分發(fā)控制服務(wù),可以通過(guò)流量分發(fā)擴(kuò)展應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)外的服務(wù)能力,提高應(yīng)用程序的容錯(cuò)能力。 彈性負(fù)載均衡(Elastic
    來(lái)自:專題
  • 什么叫模型訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。 5、停止或刪除模型訓(xùn)練作業(yè),請(qǐng)參考停止、重建或查找作業(yè)。 6、如果您在訓(xùn)練過(guò)程中遇到問(wèn)題,文檔中提供了部分故障案例供參考,請(qǐng)參考訓(xùn)練故障排查。 推理部署 AI模型開(kāi)發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中,物理模型設(shè)計(jì)階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū); 生成DDL建表語(yǔ)句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?
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  • 什么叫模型訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • 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:專題
    含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含: 開(kāi)發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓(xùn)練訓(xùn)練作業(yè)) 部署上線(在線服務(wù)) 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開(kāi)發(fā)者,根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部署服務(wù),根據(jù)開(kāi)發(fā)者零編碼實(shí)現(xiàn)模型定制化開(kāi)發(fā)。此
    來(lái)自:專題
    購(gòu)買(mǎi)_辦理 CDN 的價(jià)格_CDN是什么功能 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 _錄音文件識(shí)別_語(yǔ)言生成 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS主備切換_MongoDB主備切換_華為云 華為云 新用戶優(yōu)惠 券_低價(jià)優(yōu)惠券_活動(dòng)代金券 ModelArts推理部署_創(chuàng)建AI應(yīng)用_自定義鏡像規(guī)范 辦公 云桌面 _企業(yè)云桌面_云虛擬桌面 crm服務(wù)是什么-企業(yè)銷(xiāo)售管理必備crm-crm免費(fèi)注冊(cè)試用
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    云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn),邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類(lèi): 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實(shí)體,可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent
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    分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-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。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部
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    rn等,大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎,開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后,整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程還不算結(jié)束,需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型,需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo),如準(zhǔn)確率、召回率、AUC
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過(guò)程中,都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理也非正則化處理,就是和范式化過(guò)程相反的過(guò)程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過(guò)程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi): 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署,從而提高開(kāi)發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開(kāi)發(fā)服務(wù),包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署,從而提高開(kāi)發(fā)效率。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 快速模型部署與服務(wù) 該平臺(tái)支持一鍵部署模型,能夠提高模型部署效率,實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無(wú)縫銜接,縮短模型開(kāi)發(fā)周期。
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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    使用開(kāi)發(fā)環(huán)境將本地開(kāi)發(fā)的MindSpore模型遷移至云上訓(xùn)練???? 本案例介紹如何在本地進(jìn)行MindSpore模型開(kāi)發(fā),并將模型遷移至ModelArts訓(xùn)練。ModelArts支持使用PyCharm進(jìn)行“混動(dòng)”開(kāi)發(fā):“混動(dòng)”開(kāi)發(fā)表示代碼開(kāi)發(fā)和調(diào)試使用本地IDE,按需使用遠(yuǎn)程資源和環(huán)境調(diào)試和訓(xùn)練模型。通過(guò)“混動(dòng)
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)
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    AI應(yīng)用支持如下幾種場(chǎng)景的導(dǎo)入方式: 從訓(xùn)練中選擇:在ModelArts中創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè),并完成模型訓(xùn)練,在得到滿意的模型后,可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,用于部署服務(wù)。獲取數(shù)據(jù)的問(wèn)題。 從OBS中選擇:如果您使用常用框架在本地完成模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練,可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上傳至OBS桶中
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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