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- east模型 內容精選 換一換
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nsorFlow框架下已經生成的模型文件和權重文件轉換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負責加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列，完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進行統(tǒng)籌來自：百科特點：構建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務詢問分發(fā)到對應的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢：針對場景領域提供預訓練模型，效果遠好于通用自然語言處理模型?？筛鶕褂眠^程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現99.來自：百科
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時間：2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數據準備、模型訓練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺 （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數據準備到算法開發(fā)、模型訓練，最后把模型部署起來，集成到生產環(huán)境。一站式完成所有任務。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現如何在IoT設備上實現AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現75%模型壓縮；實現來自：百科
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的AI模型快速部署至Atlas設備中，滿足在安防、交通、社區(qū)、園區(qū)、 商場、超市等復雜環(huán)境區(qū)域的應用需求。 操作步驟 模型準備 在IEF中注冊并納管Atlas 500 將AI應用部署為邊緣服務 查看推理結果 流程圖 步驟一：模型準備 在部署邊緣服務前，您需要準備配套的模型。針對本來自：專題![]()
及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數據標注平臺提供高效率的獨立的數據標注功能，支持多類型應用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務，支持中心推理和邊緣推理，并且支來自：專題![]()
工程、模型訓練、模型評估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 該平臺能夠提供一站式的數據處理和開發(fā)服務，包括數據集成、數據預處理、特征工程、模型訓練、模型評估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 AI開發(fā)平臺 快速模型部署與服務 該平臺支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實現模型到業(yè)務的無縫銜接，縮短模型開發(fā)周期。來自：專題![]()
來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現如何在IoT設備上實現AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現75%模型壓縮；實現來自：百科![]()
以通過模型鏡像的方式將本地的模型導入ModelArts。通過配置健康檢查，支持在線服務進行無損滾動升級。 從模板中選擇元模型 因為相同功能的模型配置信息重復率高，ModelArts提供模型模板方便您快捷地導入模型，創(chuàng)建AI應用，而不用編寫配置文件。 您需要根據模型格式、模型AI引擎、模型運行環(huán)境選擇對應的模板。來自：專題![]()
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； 3、學習多項AI領域的經典算法； 4、掌握一定的模型調優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類來自：百科![]()
發(fā)過程。包含數據處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能夠在市場內與其他開發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數據到AI應用的全流程開發(fā)過程。包含數據處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI來自：專題![]()
程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型，如部門方向有調整時，可以用戶自己調節(jié)模型，及時更新。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現99.5%的識別準確率，可以實現秒級識別整盤商品，從而提升結算效率。模型訓練、更新的流程自動化，只需要客戶自己上傳標注圖片，就可以在線完成模型訓練、評估、發(fā)布。 優(yōu)勢：支持不來自：百科![]()
Gallery中，共享給其他用戶使用。 資產集市 > 模型：共享了ModelArts模型和 HiLens 技能。 AI Gallery的模型模塊包括ModelArts模型和HiLens技能，支持發(fā)布和訂閱共享的模型。在AI Gallery的“模型”中，可以查找您想要的ModelArts模型或HiLens技能，訂閱來自：專題![]()
數據清洗平臺，經過《華為研發(fā)大模型語料質量基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型數據清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型評測基本法V1.0》的軍規(guī)歷練，濃縮出高質量的訓練數據。 強化訓練+評價反饋，模型“越用越聰明”。構造特殊的微調數據可以用來增強模型的元能力（自糾正、反思、有害判來自：百科![]()
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據標注、數據處理、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。在機器來自：專題![]()
、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 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數據處理、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。來自：百科![]()
使用個人PC完成模型訓練，在手機端完成部署應用，使能手機識別貓和狗。 內容大綱： 1、廣東工業(yè)大學先鋒教師高懷恩計算機視覺理論基礎； 2、MindSpore開源AI框架在個人PC環(huán)境上的部署安裝； 3、根據已有的MobileNetV2預訓練模型+貓狗數據集進行模型重訓； 4、初識MindSpore來自：百科![]()
提供海量數據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)，包括數據處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術上看，Model來自：百科
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