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- 網(wǎng)絡安全訓練 內(nèi)容精選 換一換
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，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(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓練。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握AI模型訓練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱來自：百科ers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務進行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預置模型選擇，模型訓練、部署并最終建立在線預測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1.準備數(shù)據(jù) 2.訓練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預測請求來自：百科
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檢測，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 智能邊緣平臺下工業(yè)視覺的優(yōu)勢： 高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實現(xiàn)產(chǎn)品實時預測，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)，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(yōu)化，實現(xiàn)模型最優(yōu)。 統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控。來自：百科發(fā)布篇——應用開發(fā)規(guī)范和發(fā)布流程 第5章 DAY 05 資產(chǎn)篇——典型資產(chǎn)介紹 第6章 DAY 06 動手實操篇——模型訓練步驟介紹 第7章 DAY 07 模型訓練篇——模型訓練步驟介紹 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。來自：百科
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精準圖文描述，對齊語義理解，智能語境識別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強泛化性 強大泛化能力，適應各種復雜的應用場景和用戶需求。 全棧自主可控 全棧自主可控，基于昇騰云服務，技術(shù)完全自主可控。 支持二次訓練 支持行業(yè)客戶二次訓練專屬模型，打造大模型體驗。 盤古預測大模型產(chǎn)品功能來自：專題![]()
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。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)來自：百科![]()
時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預訓練模型。 課程大綱 第1章 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 華為云 面向未來自：百科![]()
決策的結(jié)合，實現(xiàn)自動視覺檢測，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢： ●高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實現(xiàn)產(chǎn)品實時預測，提升檢測效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(yōu)化，實現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控來自：專題![]()
內(nèi)容管理和Web服務 AI云存儲 場景介紹 面向AI場景提供 OBS +SFS Turbo訓練和推理加速方案，增強存儲讀寫性能，助力AI訓練加速，減少GPU/NPU等待時間、提升資源利用效率 優(yōu)勢 高性能存儲，加速訓練 •SFS Turbo提供高性能存儲，GPU/NPU存儲I/O無空閑等待 •來自：專題![]()
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。 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![]()
抑制錯誤告警。算法輕量化平臺，主要是提供長期算法優(yōu)化的開放平臺，向?qū)胶涂梢暬瘶俗?，可快速實現(xiàn)算法的持續(xù)迭代。云邊協(xié)同即通過算法輕量化訓練平臺訓練的算法，可直接下發(fā)至邊緣設備上進行升級迭代。 ISDP數(shù)字化現(xiàn)場作業(yè)在電力行業(yè)安監(jiān)領域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐中，憑借著安監(jiān)風險智能化管控平臺來自：百科![]()
LLM和KG的融合路線，可分為以下類型： 第一種融合路線是KG增強LLM，可在LLM預訓練、推理階段引入KG。以KG增強LLM預訓練為例，一個代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實體或者關(guān)系來進行預訓練，使模型在預訓練階段直接學習KG蘊含的知識。 第二種融合路線是L來自：百科![]()
云上一站式自助服務平臺，簡單高效 云上一站式自助服務平臺，簡單高效 從模型訓練到內(nèi)容生成，端到端自助服務 支持批量生成數(shù)字人訓練，任務管理可視化 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領先 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領先 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配，語言泛化能力強 數(shù)字人形象更真實、更自然來自：專題![]()
開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看，來自：百科![]()
11:40:25 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)（訓練數(shù)據(jù)集），訓練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。 【賽事簡介】華為NAIE(網(wǎng)絡人工智能引擎)是一個讓網(wǎng)絡AI開發(fā)更簡單、網(wǎng)絡來自：百科![]()
保證指定數(shù)量Pod成功運行結(jié)束； 2. 支持并發(fā)執(zhí)行； 3. 支持錯誤自動重試； 4. 支持暫停/恢復Job。 Job的典型使用場景：計算以及訓練任務, 如批量計算，AI訓練任務等。 CronJob主要處理周期性或者重復性的任務： 1. 基于Crontab格式的時間調(diào)度； 2. 可以暫停/恢復CronJob。來自：百科![]()
LiteOS設備開發(fā)實戰(zhàn)營，賦能參加全國大學生物聯(lián)網(wǎng)設計競賽的同學。同時，此課程作為學習《AIoT融合實踐在線訓練營》的基礎，讓同學們更能掌握《AIoT融合實踐在線訓練營》，最后能夠運用所學課程，完成競賽的作品設計。 大賽鏈接：https://competition.huaweicloud來自：百科![]()
2、邊云協(xié)同AI訓練概念及其使用場景、如何應對邊緣AI痛點； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應用場景、價值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓練模式對當前邊緣 AI“云上訓練，端邊推來自：百科![]()
大V講堂——開放環(huán)境下的自適應視覺感知 時間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機器視覺學習技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標注的訓練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設計和訓練的人工智能模型，在行業(yè)應用場景變換時，容易導致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來自：百科![]()
近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務結(jié)合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程 AI開發(fā)平臺 ，包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易，通過解決AI開發(fā)各來自：百科![]()
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