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  • 什么叫模型訓(xùn)練 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(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)
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    s數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建,預(yù)置模型選擇,模型訓(xùn)練、部署并最終建立在線預(yù)測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 2.訓(xùn)練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預(yù)測請求
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  • 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。涉及計費項包括: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,專屬資源池和E
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    華為云計算 云知識 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 時間:2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計算的特點,能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度,加速大數(shù)據(jù)的計算性能。
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  • 華為云計算 云知識 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營&開發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營&開發(fā)者大賽 時間:2020-12-29 17:06:34 云服務(wù)器 【賽事簡要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,落實《重慶市促進(jìn)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動方案》,
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    華為云計算 云知識 華為云數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線是什么? 華為云數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線是什么? 時間:2023-01-18 19:50:25 【華為云視頻服務(wù)特惠活動】 華為云數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線( MetaStudio )也數(shù)字人,依托圖形引擎和空間引擎兩大媒體引擎,提供3D模型制作(Creator)、資產(chǎn)管理
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    華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間:2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集
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    特點:構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門,顯著提高工作效率。 優(yōu)勢:針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型??筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點:構(gòu)建商品視覺自動識別的模型,可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.
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    產(chǎn)品和設(shè)備,開發(fā)產(chǎn)品模型、編解碼插件,配置轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則,運維監(jiān)控等;最后,控制臺上的很多能力,在應(yīng)用側(cè)也都提供了開發(fā)接口(例如產(chǎn)品管理,設(shè)備注冊管理等),供您在做應(yīng)用側(cè)開發(fā)時調(diào)用??梢詤⒖甲罴褜嵺`:基于控制臺開發(fā)產(chǎn)品。 設(shè)備側(cè):首先,顧名思義是指設(shè)備,那么什么設(shè)備呢?只要能夠上電能
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    SQL作業(yè)_ 數(shù)據(jù)湖探索 DLISpark SQL作業(yè) 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建 MRS 服務(wù) 華為CCE怎么用_華為云CCE如何使用_容器引擎使用 ModelArts模型訓(xùn)練_創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)_如何創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 什么是EIP_EIP有什么線路類型_如何訪問EIP 連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫 _華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫
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    程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型,如部門方向有調(diào)整時,可以用戶自己調(diào)節(jié)模型,及時更新。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準(zhǔn)確率,可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動化,只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片,就可以在線完成模型訓(xùn)練、評估、發(fā)布。 優(yōu)勢:支持不
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    ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖 探索 DLI 跨源連接 什么是數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)_數(shù)據(jù)湖探索DLI用途與特點 什么是Spark SQL作業(yè)_數(shù)據(jù)湖探索DLISpark
    來自:專題
    知,掌握Python的基礎(chǔ)語法。 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 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)。 故障識別與根因定位服務(wù)實操 該實驗旨在指導(dǎo)用戶短時間內(nèi)
    來自:專題
    對于AI開發(fā)者而言,在開始模型訓(xùn)練前,都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后,才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下,模型構(gòu)建對輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的,比如圖像分類,一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條,否則您訓(xùn)練所得的模型無法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型,標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多,訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。 正因
    來自:百科
    知,掌握Python的基礎(chǔ)語法。 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 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)。 故障識別與根因定位服務(wù)實操 該實驗旨在指導(dǎo)用戶短時間內(nèi)
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    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;
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    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
    5s超低交互時延 開放性接入不同大模型 靈活的接入方式 建議搭配使用 華為云智能問答機(jī)器人 開始創(chuàng)作 為什么選擇華為云數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線 云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺,簡單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成,端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練,任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn),業(yè)界領(lǐng)先
    來自:專題
    I應(yīng)用的快速構(gòu)建,讓AI在行業(yè)的落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式,能夠進(jìn)一步實現(xiàn)AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,便可以直接適配多類通用場景,用戶僅需在此基礎(chǔ)上,基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)
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    ,支持多種開發(fā)框架(如Caffe、TensorFlow等)。 提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù),無縫對接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型,也可導(dǎo)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。 技能開發(fā)完成后可發(fā)布到技能市場或直接部署到端側(cè)設(shè)備。 2.技能市場
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