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下： · 支持的數(shù)據(jù)庫遷移鏈路及場景 3、網(wǎng)絡(luò)準備 根據(jù)源數(shù)據(jù)庫部署情況，進行對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)準備，具體可以查看以下的網(wǎng)絡(luò)準備介紹內(nèi)容。 · 本地數(shù)據(jù)庫到華為云 · 其他云數(shù)據(jù)庫到華為云 · 華為云數(shù)據(jù)庫到華為云 · 華為云E CS 自建數(shù)據(jù)庫到華為云 根據(jù)源數(shù)據(jù)庫部署情況，進行對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)來自：專題ModelArts 自定義鏡像規(guī)范 ModelArts 自定義鏡像規(guī)范 ModelArts推理部署，使用容器鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用，需要提前在本地開發(fā)模型，制作自定義鏡像，上傳至容器鏡像SWR服務(wù)，制作AI應(yīng)用的自定義鏡像需滿足ModelArts定義的規(guī)范。 ModelArts推理部署來自：專題
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2版本支持ModelArts。ModelArts平臺是華為的全棧AI平臺，支持AI的本地開發(fā)、遠程訓練，對訓練任務(wù)進行集中的資源池化管理，實現(xiàn)分布式并行訓練。通過ModelArts平臺，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平臺具有高效率、來自：百科![]()
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掌握基于MXNet構(gòu)建 人臉識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1.實驗準備 2.案例配置信息填寫 3.導入基本工具庫 4.腳本入?yún)⒔馕?5.設(shè)置超參 6.讀取人臉數(shù)據(jù)集來自：百科![]()
來，聚焦其核心業(yè)務(wù) 平臺穩(wěn)定可靠：繼承公有云ModelArts平臺大規(guī)模商用成熟硬件平臺和軟件架構(gòu) 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(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生來自：百科![]()
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