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  • 航空服務(wù)訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云Stack 8.2版本支持ModelArts。ModelArts平臺(tái)是華為的全棧AI平臺(tái),支持AI的本地開發(fā)、遠(yuǎn)程訓(xùn)練,對(duì)訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行集中的資源池化管理,實(shí)現(xiàn)分布式并行訓(xùn)練。通過ModelArts平臺(tái),政企客戶可以更方便、快速的上手AI,早一步邁入“智能未來” ModelArts平臺(tái)
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    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(tái),簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺(tái),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 數(shù)字人口型更精準(zhǔn),業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正,口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語一次訓(xùn)練多語言適配,語言泛化能力強(qiáng)
    來自:專題
  • 航空服務(wù)訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • 掌握MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)的功能及用途 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提: 1.運(yùn)行訓(xùn)練腳本,查看訓(xùn)練情況 2.使用MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)組件對(duì)訓(xùn)練過程進(jìn)行觀察 3.使用MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)組件優(yōu)化模型 溫馨提示:詳情信息請以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab
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    華為云文字識(shí)別 OCR 服務(wù)融合深度學(xué)習(xí)及多種圖像處理技術(shù),提供豐富全面的文字識(shí)別服務(wù),具有精度高,穩(wěn)定性強(qiáng),適應(yīng)多種場景等特點(diǎn)。本次活動(dòng)采用直播教學(xué)+技術(shù)干貨形式,掃除OCR服務(wù)實(shí)際應(yīng)用的問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:華為云OCR服務(wù)介紹、財(cái)務(wù)報(bào)銷場景解
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  • 航空服務(wù)訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • 讓企業(yè)用戶聚焦于技術(shù)創(chuàng)新,將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts Pro。 簡單的流程式開發(fā) 上手快:5分鐘即可上手。 門檻低NO CODE:無需掌握AI算法知識(shí)就能完成。 可視化界面:全流程可視化。 全生命周期:從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制:根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。
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    ,提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(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)品優(yōu)勢 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個(gè)或多個(gè)功能。 易上手
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    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(tái),簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺(tái),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 數(shù)字人口型更精準(zhǔn),業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正,口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語一次訓(xùn)練多語言適配,語言泛化能力強(qiáng)
    來自:專題
    、智能交互、企業(yè)代言等多種服務(wù)能力,使能千行百業(yè)降本增效 數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線,提供數(shù)字人視頻制作、 視頻直播 、智能交互、企業(yè)代言等多種服務(wù)能力,使能千行百業(yè)降本增效 免費(fèi)注冊 管理控制臺(tái) 真人聲音錄制 客戶錄制真人音頻,上傳至 MetaStudio 進(jìn)行AI訓(xùn)練,即可得到和真人音色1:1復(fù)刻的聲音模型。
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) GPU加速型彈性云服務(wù)器介紹 GPU加速型彈性云服務(wù)器介紹 時(shí)間:2020-04-01 19:41:32 云服務(wù)器 GPU加速型云服務(wù)器(GPU Accelerated Cloud Server,GA CS )能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場景。
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    如何訪問MetaStudio服務(wù) 00:26 如何訪問MetaStudio服務(wù) 如何搭建直播間 00:46 如何搭建直播間 視頻制作全流程展示 02:27 視頻制作全流程展示 如何訪問MetaStudio服務(wù) 00:26 如何訪問MetaStudio服務(wù) 如何搭建直播間 00:46
    來自:專題
    對(duì)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(duì)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。
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    優(yōu)勢:針對(duì)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,如部門方向有調(diào)整時(shí),可以用戶自己調(diào)節(jié)模型,及時(shí)更新。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)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(dòng)化,只
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    的AI模型依賴海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,從而提升AI判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性(即:參數(shù)合理分布)。雖然在AI for code領(lǐng)域,有大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)外開放使用,但出于場景落地、準(zhǔn)確率提升,數(shù)據(jù)控制者必須推斷數(shù)據(jù)意圖,另作標(biāo)記、篩選、提煉、過濾后再復(fù)用,其間涉及繁重的訓(xùn)練、業(yè)務(wù)校正、場景沉淀等工作
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    時(shí)間:2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái),核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens 偏AI應(yīng)用開發(fā),并實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您可以使用ModelArts訓(xùn)練算法模型,然后在ModelArts或者Huawei HiLens中轉(zhuǎn)換成Huawei
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    時(shí)間:2021-04-13 17:51:58 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 AI容器用Serverless的方式提供算力,極大方便算法科學(xué)家進(jìn)行訓(xùn)練和推理。 AI容器原生支持TF,Caffe,MXNET,pytorh,mindspore等主流的訓(xùn)練框架。 AI容器通過拓?fù)溆H和性調(diào)度,調(diào)度任務(wù)時(shí)將
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    優(yōu)勢:針對(duì)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(shí)別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)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(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)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
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    3、單擊“立即創(chuàng)建”,完成邊緣服務(wù)的部署操作。 系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)入“邊緣服務(wù)”列表,新部署的邊緣服務(wù)將展現(xiàn)的列表中。服務(wù)部署需要耗費(fèi)一些時(shí)間,本示例選用的Atlas 500部署時(shí)需耗費(fèi)十分鐘左右,請耐心等待。當(dāng)服務(wù)狀態(tài)變?yōu)?ldquo;運(yùn)行中”時(shí),表示邊緣服務(wù)已部署完成,您可以單擊服務(wù)名稱進(jìn)入服務(wù)詳情頁。 “運(yùn)行
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    網(wǎng)絡(luò)互通。 1個(gè)節(jié)點(diǎn)的專屬資源池,能否部署多個(gè)服務(wù)? 支持。 在部署服務(wù)時(shí),選擇專屬資源池,在選擇“計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格”時(shí)選擇“自定義規(guī)格”,設(shè)置小一些或者選擇小規(guī)格的服務(wù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格,當(dāng)資源池節(jié)點(diǎn)可以容納多個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格時(shí),就可以部署多個(gè)服務(wù)。如果使用此方式進(jìn)行部署推理,選擇的規(guī)格務(wù)必滿
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    AI芯片,讓GPU和Ascend芯片的異構(gòu)算力服務(wù)于大規(guī)模AI訓(xùn)練。 借助自身硬件優(yōu)勢,采用硬件感知的NUMA(Non-uniform memory access)裸金屬架構(gòu),IB(InfiniBand,無限帶寬)高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度的軟硬件全棧優(yōu)化,在資源池組網(wǎng)上保證大帶寬,滿足分布式訓(xùn)練的海量參數(shù)同步要求。
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    ers數(shù)據(jù)集對(duì)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(shí)驗(yàn)?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(shí)驗(yàn)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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    檢測,提升產(chǎn)品質(zhì)量。 智能邊緣平臺(tái)下工業(yè)視覺的優(yōu)勢: 高效:云端已訓(xùn)練的視覺模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測,提升檢測效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。 統(tǒng)一管控:智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控。
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