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- ModelArts.4302 內(nèi)容精選 換一換
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Loader是基于開源Sqoop組件1.99.x版本進行了功能增強，主要用于大數(shù)據(jù)平臺和結構化數(shù)據(jù)存儲（例如關系數(shù)據(jù)庫）之間進行高效的數(shù)據(jù)導入、導出服務。來自：其他本實驗將指導您在華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺完成產(chǎn)品模型開發(fā)、編解碼插件開發(fā)及在線調試快速體驗來自：其他
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向DevOps轉型的軟件開發(fā)人員和對DevOps開發(fā)感興趣的社會大眾 結合DevOps的理念和容器技術原理完成DevCloud微服務開發(fā)實踐 DevOps開發(fā)理念和DevCloud開發(fā)流程兼具 應用DevCloud實現(xiàn)微服務開發(fā)，通過實踐提升DevOps能力 云上開發(fā)的解決方案 構建微服務架構的技術原理來自：其他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)，一樣可以構建出自己專屬的AI模型。來自：其他
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人工智能領域開發(fā)者 使用ModelArts平臺訓練服務實踐MindSpore手寫數(shù)字識別模型訓練任務 通過手寫數(shù)字識別開發(fā)與實踐，提升深度學習開發(fā)能力 應用ModelArts訓練服務，通過實踐提升MindSpore的模型開發(fā)能力 手寫數(shù)字識別概述 MindSpore構建訓練模型 華為AI解決方案來自：其他![]()
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)，一樣可以構建出自己專屬的AI模型。來自：其他![]()
本實驗將指導您在華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺完成產(chǎn)品模型開發(fā)、編解碼插件開發(fā)及在線調試快速體驗來自：其他![]()
對低代碼開發(fā)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 低代碼開發(fā)理論結合AppCube低代碼平臺開發(fā)應用實踐學習使用低代碼開發(fā)技術 了解AppCube低代碼平臺的核心功能及架構，學習低碼平臺開發(fā)應用過程與實現(xiàn)方法 理解低代碼開發(fā)技術，通過實踐提升學員低代碼開發(fā)能力 低代碼開發(fā)園區(qū)訪客應用實驗來自：其他![]()
VUCA時代的必備研發(fā)模式是社么？敏捷、精益、DevOps。通過本課程的學習，讓你一站式的掌握軟件開發(fā)云概況以及服務特性。來自：其他![]()
本實驗將通過創(chuàng)建“園區(qū)訪客應用”，帶您初步認識并體驗華為云Astro低代碼開發(fā)平臺。來自：其他![]()
本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ，主要內(nèi)容包括基礎知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，模型訓練、測試、評估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。來自：其他![]()
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本實驗聚焦利用ModelArts Studio和Dify.AI構建旅游攻略PPT助手。ModelArts Studio是華為云MaaS平臺，提供大模型資源與全流程開發(fā)托管服務，具昇騰算子等優(yōu)勢，支持模型一站式操作。Dify是開源大模型應用開發(fā)平臺，融合后端即服務與LLMOps理念來自：其他![]()
華為云AI論文精讀會2021邀請計算機視覺、遷移學習、自然語言處理等領域專家學者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自中國科學技術大學的范睿，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復現(xiàn)三個方面帶領大家解讀《Attention-over-Attention來自：其他![]()
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AppCube低代碼平臺實現(xiàn)低碼/零碼構建應用，快速開發(fā)、測試部署，縮短開發(fā)周期。來自：其他![]()
本課程主要介紹MDC AI應用和業(yè)務開發(fā)的整體框架。MDC上昇騰芯片的基本功能、算子在功能軟件中的位置和作用，基于模型轉換進行AI推理、性能調優(yōu)的流程等基礎知識；掌握如何在MDC上使用TBE（Tensor Boost Engine）進行算子開發(fā)。來自：其他![]()
本課程主要介紹混合 AI 的未來，介紹如何使用 JavaScript 庫訪問大模型，搭建本地 RAG 大模型服務，以及如何使用瀏覽器內(nèi)置的大模型。課程涵蓋 Gemini API、MediaPipe、Ollama、LangChain 等，旨在助力學員掌握混合AI開發(fā)技能。來自：其他
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