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- 網(wǎng)絡(luò)安全訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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ers數(shù)據(jù)集對預(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)測請求來自：百科，并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中，訂閱物體檢測YOLOv3_ResNet18算法，根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas來自：專題
- 網(wǎng)絡(luò)安全訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
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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(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。來自：百科發(fā)布篇——應(yīng)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(dòng)手實(shí)操篇——模型訓(xùn)練步驟介紹 第7章 DAY 07 模型訓(xùn)練篇——模型訓(xùn)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(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科
- 網(wǎng)絡(luò)安全訓(xùn)練 更多內(nèi)容
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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 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)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(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)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![]()
精準(zhǔn)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(xùn)練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強(qiáng)泛化性 強(qiáng)大泛化能力，適應(yīng)各種復(fù)雜的應(yīng)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(wù)，技術(shù)完全自主可控。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤古預(yù)測大模型產(chǎn)品功能來自：專題![]()
決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 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)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控來自：專題![]()
內(nèi)容管理和Web服務(wù) AI云存儲 場景介紹 面向AI場景提供 OBS +SFS Turbo訓(xùn)練和推理加速方案，增強(qiáng)存儲讀寫性能，助力AI訓(xùn)練加速，減少GPU/NPU等待時(shí)間、提升資源利用效率 優(yōu)勢 高性能存儲，加速訓(xùn)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![]()
抑制錯(cuò)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?biāo)注，可快速實(shí)現(xiàn)算法的持續(xù)迭代。云邊協(xié)同即通過算法輕量化訓(xùn)練平臺訓(xùn)練的算法，可直接下發(fā)至邊緣設(shè)備上進(jìn)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(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐中，憑借著安監(jiān)風(fēng)險(xiǎn)智能化管控平臺來自：百科![]()
標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場景中，流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評估等步驟。來自：專題![]()
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(qiáng)LLM，可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強(qiáng)LLM預(yù)訓(xùn)練為例，一個(gè)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(shí)體或者關(guān)系來進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊(yùn)含的知識。 第二種融合路線是L來自：百科![]()
開發(fā)平臺，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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看，來自：百科![]()
云上一站式自助服務(wù)平臺，簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺，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) 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然來自：專題![]()
11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)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(luò)人工智能引擎)是一個(gè)讓網(wǎng)絡(luò)AI開發(fā)更簡單、網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
保證指定數(shù)量Pod成功運(yùn)行結(jié)束； 2. 支持并發(fā)執(zhí)行； 3. 支持錯(cuò)誤自動(dòng)重試； 4. 支持暫停/恢復(fù)Job。 Job的典型使用場景：計(jì)算以及訓(xùn)練任務(wù), 如批量計(jì)算，AI訓(xùn)練任務(wù)等。 CronJob主要處理周期性或者重復(fù)性的任務(wù)： 1. 基于Crontab格式的時(shí)間調(diào)度； 2. 可以暫停/恢復(fù)CronJob。來自：百科![]()
LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn)營，賦能參加全國大學(xué)生物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)競賽的同學(xué)。同時(shí)，此課程作為學(xué)習(xí)《AIoT融合實(shí)踐在線訓(xùn)練營》的基礎(chǔ)，讓同學(xué)們更能掌握《AIoT融合實(shí)踐在線訓(xùn)練營》，最后能夠運(yùn)用所學(xué)課程，完成競賽的作品設(shè)計(jì)。 大賽鏈接：https://competition.huaweicloud來自：百科![]()
2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場景、如何應(yīng)對邊緣AI痛點(diǎn)； 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(yīng)用場景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練，端邊推來自：百科![]()
內(nèi)容管理和Web服務(wù) AI云存儲 場景介紹 面向AI場景提供OBS+SFS Turbo訓(xùn)練和推理加速方案，增強(qiáng)存儲讀寫性能，助力AI訓(xùn)練加速，減少GPU/NPU等待時(shí)間、提升資源利用效率 優(yōu)勢 高性能存儲，加速訓(xùn)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![]()
大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時(shí)間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場景變換時(shí)，容易導(dǎo)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(yīng)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(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運(yùn)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(yīng)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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