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- modelarts obs模型 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts Workflow ModelArts Workflow ModelArts Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中，流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。來自：專題
- modelarts obs模型 相關內(nèi)容
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華為云計算 云知識 OBS表 OBS表 時間：2020-12-04 11:25:50 在 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ）中，OBS表是指數(shù)據(jù)存儲在對象存儲服務（OBS）上的表。 將數(shù)據(jù)保存在OBS中可以降低數(shù)據(jù)存儲的成本。適用于對時延不敏感的業(yè)務，如歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等。 對時延敏感類的業(yè)務，來自：百科
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計并調(diào)用服務接口。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科![]()
ModelArts推理部署_OBS導入_模型包規(guī)范-華為云 ModelArts開發(fā)環(huán)境_開發(fā)環(huán)境簡介_開發(fā)環(huán)境怎么使用 ModelArts Workflow_什么是Workflow_工作流 AI平臺ModelArts入門 AI平臺ModelArts資源 ModelArts Lite ModelArts Standard來自：專題![]()
和精心設計的課后作業(yè)，基于華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts進行動手實踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識；來自：百科![]()
了解ModelArts概覽，具有ModelArts平臺開發(fā)能力。 課程大綱 第1章 ModelArts概覽 第2章 ModelArts平臺開發(fā)實驗 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自來自：百科![]()
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。 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)、訓練、管理、部署功能，可靈活使用其中一個或多個功能。 易上手 提供多種預置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。來自：百科![]()
景的行業(yè)AI工作流。ModelArts Pro以“授人以漁”的方式助力企業(yè)構建AI能力，賦能不同行業(yè)的AI應用開發(fā)者，讓AI變得觸手可及。 與ModelArts的關系 ModelArts Pro底層依托一站式AI開發(fā)管理平臺ModelArts提供的領先算法技術，保證AI應用開發(fā)的來自：百科![]()
兩個訓練作業(yè)的模型都保存在容器相同的目錄下是否有沖突？ ModelArts訓練作業(yè)之間的存儲目錄相互不影響，每個環(huán)境之間彼此隔離，看不到其他作業(yè)的數(shù)據(jù)。 訓練好的模型是否可以下載或遷移到其他帳號？如何獲取下載路徑？ 通過訓練作業(yè)訓練好的模型可以下載，然后將下載的模型上傳存儲至其他帳號對應區(qū)域的OBS中。來自：專題![]()
自定義工作流編排：結(jié)合行業(yè)知識，編排AI應用開發(fā)流程。 開放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn) 人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 時間：2020-12-02 11:19:20 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建人臉識別應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡；來自：百科![]()
實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 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。 課程簡介來自：百科![]()
K/SK）。 對象存儲服務OBS操作指導 最佳實踐視頻幫助您快速入門 了解更多 介紹怎樣購買OBS對象存儲服務 03:36 購買OBS對象存儲服務 介紹怎樣購買OBS對象存儲服務 購買OBS對象存儲服務 介紹怎樣通過OBS控制臺上傳下載文件 02:42 通過OBS控制臺上傳下載文件來自：專題![]()
配置完成后，用戶點開觀眾鏈接或者在 WeLink 中即可觀看直播。 OBS存儲功能概覽 在使用對象存儲服務OBS之前，建議您先了解對象存儲服務OBS的基本概念，以便更好地理解對象存儲服務OBS提供的各項功能。 OBS存儲功能名稱-存儲類別 OBS提供了標準存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲來自：專題![]()
華為中國區(qū)大學生ICT大賽。人工智能測試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽，共設一項實踐命題，參賽選手在華為線上AI開發(fā)平臺Modelarts上完成數(shù)據(jù)準備、訓練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務預測截圖給出預測結(jié)果。完成實驗操作并發(fā)布預測結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。 比賽時間： 2019年3月13日-2019年4月30日來自：百科![]()
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