Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- 模型部署上線 內(nèi)容精選 換一換
-
框架管理器包含了三個(gè)部分，分別為離線模型生成器（Offline Model Generator，OMG）、離線模型執(zhí)行器（Offline Model Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如圖所示。開(kāi)發(fā)者使用離線模型生成器來(lái)生成離線模型，以om為后綴的文件進(jìn)來(lái)自：百科成的數(shù)據(jù)組織。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是依據(jù)關(guān)系模型來(lái)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)。所謂關(guān)系模型就是“一對(duì)一、一對(duì)多、多對(duì)多”等關(guān)系模型，關(guān)系模型就是指二維表格模型,因而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。關(guān)系型數(shù)據(jù)可以很好地存儲(chǔ)一些關(guān)系模型的數(shù)據(jù)，比如一個(gè)老師對(duì)應(yīng)多個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)來(lái)自：百科
- 模型部署上線 相關(guān)內(nèi)容
-
新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)接口的時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)頁(yè)面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請(qǐng)求參數(shù)的“body”頁(yè)簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來(lái)自：專題化、安全管控等金融應(yīng)用場(chǎng)景，不斷提升工行服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，傾力打造服務(wù)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)字工行。 目前工行已建成同業(yè)最大的單集群，已部署上線的 FusionInsight MRS 云原生 數(shù)據(jù)湖 和DWS云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 集群規(guī)模達(dá)2000+節(jié)點(diǎn)，支撐了300+總行應(yīng)用、分行及集團(tuán)子公司的平來(lái)自：百科
- 模型部署上線 更多內(nèi)容
-
![]()
nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨(dú)立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)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(jìn)行統(tǒng)籌來(lái)自：百科![]()
特點(diǎn)：構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型?？筛鶕?jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個(gè)難題，將一站式的 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) （ModelArts）提供給開(kāi)發(fā)者，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來(lái)，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來(lái)自：百科![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開(kāi)發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開(kāi)發(fā)的案例，展示AI部署全過(guò)程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)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(wù)，支持中心推理和邊緣推理，并且支來(lái)自：專題![]()
工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開(kāi)發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開(kāi)發(fā)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開(kāi)發(fā)效率。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 快速模型部署與服務(wù) 該平臺(tái)支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無(wú)縫銜接，縮短模型開(kāi)發(fā)周期。來(lái)自：專題![]()
ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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Training、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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自：百科![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開(kāi)發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開(kāi)發(fā)的案例，展示AI部署全過(guò)程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
發(fā)過(guò)程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)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(chǎng)內(nèi)與其他開(kāi)發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個(gè)一站式的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI來(lái)自：專題![]()
握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類來(lái)自：百科![]()
程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型，如部門方向有調(diào)整時(shí)，可以用戶自己調(diào)節(jié)模型，及時(shí)更新。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化，只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片，就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 優(yōu)勢(shì)：支持不來(lái)自：百科![]()
良好的可擴(kuò)展性 支持概念模型和邏輯模型開(kāi)發(fā)所必需的寓意結(jié)構(gòu)，具有良好的可擴(kuò)展性。 2. 簡(jiǎn)明的一致性結(jié)構(gòu) 在語(yǔ)義概念表達(dá)上具有簡(jiǎn)明的一致性結(jié)構(gòu)。 3. 便于理解 對(duì)于業(yè)務(wù)人員，IT技術(shù)人員，數(shù)據(jù)庫(kù)管理員和設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)都可以基于相同的語(yǔ)言進(jìn)行交流。 4. 自動(dòng)化生成模型 可以自動(dòng)化生成，商來(lái)自：百科![]()
Gallery中，共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)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(lái)自：專題![]()
數(shù)據(jù)清洗平臺(tái)，經(jīng)過(guò)《華為研發(fā)大模型語(yǔ)料質(zhì)量基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型評(píng)測(cè)基本法V1.0》的軍規(guī)歷練，濃縮出高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 強(qiáng)化訓(xùn)練+評(píng)價(jià)反饋，模型“越用越聰明”。構(gòu)造特殊的微調(diào)數(shù)據(jù)可以用來(lái)增強(qiáng)模型的元能力（自糾正、反思、有害判來(lái)自：百科![]()
、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 開(kāi)“箱”即用，涵蓋AI開(kāi)發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)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(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。來(lái)自：百科![]()
使用個(gè)人PC完成模型訓(xùn)練，在手機(jī)端完成部署應(yīng)用，使能手機(jī)識(shí)別貓和狗。 內(nèi)容大綱： 1、廣東工業(yè)大學(xué)先鋒教師高懷恩計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論基礎(chǔ)； 2、MindSpore開(kāi)源AI框架在個(gè)人PC環(huán)境上的部署安裝； 3、根據(jù)已有的MobileNetV2預(yù)訓(xùn)練模型+貓狗數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型重訓(xùn)； 4、初識(shí)MindSpore來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 手把手教你用ModelArts模型部署上線&在線推理（二）【我的華為云體驗(yàn)之旅】
- 手把手教你用ModelArts模型部署上線&在線推理（一）【我的華為云體驗(yàn)之旅】
- 深入了解ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)
- 【B站UP主-同濟(jì)子豪兄】華為云ModelArts零代碼開(kāi)發(fā)病蟲(chóng)害識(shí)別應(yīng)用
- 【華為云-上云之路】手把手教你利用ModelArts實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物體檢測(cè)
- 【華為云-上云之路】手把手教你利用ModelArts實(shí)現(xiàn)垃圾自動(dòng)分類
- 【華為云-上云之路】手把手教你利用ModelArts零代碼開(kāi)發(fā)美食分類模型
- 【華為云-上云之路】手把手教你利用ModelArts零代碼開(kāi)發(fā)口罩佩戴檢測(cè)模型
- 【華為云-上云之路】手把手教你利用ModelArts識(shí)別偶像的聲音
- 【我與ModelArts的故事】使用ModelArts搭建"人臉顏值評(píng)分"服務(wù)
- 自定義鏡像導(dǎo)入模型部署上線調(diào)用API報(bào)錯(cuò)
- 與其他云服務(wù)的關(guān)系
- 部署上線
- ModelArts Standard使用流程
- 服務(wù)預(yù)測(cè)
- 從訓(xùn)練作業(yè)中導(dǎo)入模型文件創(chuàng)建模型
- 創(chuàng)建OBS桶用于ModelArts存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
- 從容器鏡像中導(dǎo)入模型文件創(chuàng)建模型
- 使用時(shí)序預(yù)測(cè)算法實(shí)現(xiàn)訪問(wèn)流量預(yù)測(cè)
- 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介