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  • 模型開發(fā) 模型訓(xùn)練 模型部署 內(nèi)容精選 換一換
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    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間:2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念,有些材料也稱為鍵,或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合,如果U對于K完全函數(shù)依賴,則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一
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  • 第6節(jié) 課程總結(jié) 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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。
    來自:百科
    華為云CodeArts API支持公共模型 華為云CodeArts API支持公共模型 CodeArts API是面向開發(fā)者,提供API設(shè)計、API開發(fā)、API文檔、API調(diào)試、 API自動化測試一體化協(xié)作平臺。支持API設(shè)計引入公共模型,確保引用模型的API接口,可以一次修改全局生效
    來自:專題
  • 模型開發(fā) 模型訓(xùn)練 模型部署 更多內(nèi)容
  • 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(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強LLM預(yù)訓(xùn)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(yù)訓(xùn)練,使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊含的知識。 第二種融合路線是L
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    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; 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
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    智能建模”,進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中,配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明: 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴重程度 設(shè)
    來自:專題
    華為云計算 云知識 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用概述 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用概述 時間:2021-07-20 11:34:45 云市場 嚴選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接:致遠協(xié)同管理軟件;服務(wù)商:北京致遠互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠互聯(lián)《致遠
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    入門實踐 Solution as Code一鍵式部署類最佳實踐 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 SAP最佳實踐匯總 通過 CDN加速 OBS 視頻點播 :資源與成本規(guī)劃 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 健康檢查服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 使用預(yù)簽名URL直傳 OBS :資源和成本規(guī)劃
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    的組織模型構(gòu)架,設(shè)計了集團、單位、部門、人員組織機構(gòu)樹,提供職務(wù)級別、崗位和各種業(yè)務(wù)角色的自定義,并支持一人多崗、一人多單位兼職、內(nèi)部人員和外部人員的區(qū)分機制,支持多形態(tài)組織、多維度組織管理,這種組織結(jié)構(gòu)模型可以長期支持集團化管控的需要。 (1)能力模型 以下是致遠組織模型管理的
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    華為云計算 云知識 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用特征 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用特征 時間:2021-07-20 11:38:37 云市場 嚴選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接:致遠協(xié)同管理軟件;服務(wù)商:北京致遠互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠互聯(lián)《致遠
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    華為云零信任能力成熟度模型白皮書 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 本白皮書將零信任能力成熟度評估從理論轉(zhuǎn)化為用于指導(dǎo)實操的具體框架,幫助企業(yè)識別當(dāng)前零信任的成熟度等級,并為企業(yè)下一階段零信任能力演進的戰(zhàn)略規(guī)劃提供指導(dǎo)。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 目錄
    來自:專題
    華為云計算 云知識 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 時間:2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展,AI大模型在各個行業(yè)開始廣泛應(yīng)用。利用AI大模型打通工具鏈,提高產(chǎn)業(yè)
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    半自動化標注、大規(guī)模分布式訓(xùn)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(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看,ModelArts底層支持各種
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    訪問 模型開發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場景的AI模型開發(fā)訓(xùn)練(如流量預(yù)測模型,DC PUE優(yōu)化控制模型等),開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù),使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗的訓(xùn)練平臺輸入數(shù)據(jù),快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練,形成精準的模型,用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練
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    時間:2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題,將一站式的AI開發(fā)平臺(ModelArts)提供給開發(fā)者,從數(shù)據(jù)準備到算法開發(fā)模型訓(xùn)練,最后把模型部署起來,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。
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    工程、模型訓(xùn)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(wù) 該平臺支持一鍵部署模型,能夠提高模型部署效率,實現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無縫銜接,縮短模型開發(fā)周期。 該平臺支持一鍵部署模型,能夠提高模型部署效率,實現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無縫銜接,縮短模型開發(fā)周期。 TMS開發(fā)
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    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓(xùn)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。 產(chǎn)品優(yōu)勢 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)訓(xùn)練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個或多個功能。
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    ModelArts AI全流程開發(fā) ModelArts AI全流程開發(fā) ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。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,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 ModelA
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    CodeArts Snap開發(fā)模型講座精彩回顧 講座伊始,華為的技術(shù)專家介紹了工具鏈的基本概念和發(fā)展歷程。詳細解釋了什么是大模型,以及大模型在人工智能領(lǐng)域的重要地位。隨著技術(shù)的不斷進步,工具鏈大模型已經(jīng)成為推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵力量。隨后,專家深入剖析了其架構(gòu)、訓(xùn)練過程以及應(yīng)用場景,讓
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    引擎,開發(fā)訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后,整個開發(fā)過程還不算結(jié)束,需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型,需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標,如準確率、召回率、AUC等,能幫助您有效的評估,最終獲得一個滿意的模型。
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