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- 模型開(kāi)發(fā) 模型訓(xùn)練 模型部署 內(nèi)容精選 換一換
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基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)，華為推出以資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)：基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐，以及IoT數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化，為開(kāi)發(fā)者打造一站式數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，并且跟華為云物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)云服務(wù)（比如設(shè)備接入）無(wú)縫對(duì)接，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻，縮短開(kāi)發(fā)周期，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。來(lái)自：百科升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì)： ●高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)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(tái)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 圖1 工業(yè)視覺(jué)場(chǎng)景來(lái)自：專(zhuān)題
- 模型開(kāi)發(fā) 模型訓(xùn)練 模型部署 相關(guān)內(nèi)容
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落地更簡(jiǎn)單。 盤(pán)古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動(dòng)AI開(kāi)發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類(lèi)通用場(chǎng)景，用戶(hù)僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開(kāi)發(fā)周期能夠縮短到幾天，來(lái)自：百科
- 模型開(kāi)發(fā) 模型訓(xùn)練 模型部署 更多內(nèi)容
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ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問(wèn)在線服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境_開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介_(kāi)開(kāi)發(fā)環(huán)境怎么使用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)來(lái)自：百科![]()
針對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)還提供基于算子的編排開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)分析作業(yè)系統(tǒng)： 預(yù)置IoT行業(yè)實(shí)時(shí)處理的算子，行業(yè)開(kāi)發(fā)者通過(guò)連接算子來(lái)編排出實(shí)時(shí)作業(yè)處理流程，無(wú)需專(zhuān)業(yè)算法知識(shí)； 面向行業(yè)開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單易用的化開(kāi)發(fā)IDE，快速開(kāi)發(fā)流處理實(shí)時(shí)分析作業(yè)，降低開(kāi)發(fā)者的學(xué)習(xí)門(mén)檻，提高開(kāi)發(fā)效率。 典型應(yīng)用場(chǎng)景 為了讓大來(lái)自：百科![]()
通過(guò)訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練好的模型可以下載，然后將下載的模型上傳存儲(chǔ)至其他帳號(hào)對(duì)應(yīng)區(qū)域的OBS中。 獲取模型下載路徑 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 2、在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)訓(xùn)練作業(yè)名稱(chēng)，查看該作業(yè)的詳情。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
智能邊緣平臺(tái)下工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)： 高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)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(tái)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。 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案來(lái)自：百科![]()
是為企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用打造的專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)套件?；谌A為云的先進(jìn)算法和快速訓(xùn)練能力，提供預(yù)置工作流和模型，提升企業(yè)AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)效率，降低開(kāi)發(fā)難度。同時(shí)，支持客戶(hù)自主進(jìn)行工作流編排，快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、共享和發(fā)布，共建開(kāi)放生態(tài)，實(shí)現(xiàn)普惠行業(yè)AI落地。 產(chǎn)品功能 工作流開(kāi)發(fā) 工作流開(kāi)發(fā)面向AI開(kāi)發(fā)者。用戶(hù)運(yùn)用ModelArts來(lái)自：百科![]()
本案例介紹如何在本地進(jìn)行MindSpore模型開(kāi)發(fā)，并將模型遷移至ModelArts訓(xùn)練。ModelArts支持使用PyCharm進(jìn)行“混動(dòng)”開(kāi)發(fā)：“混動(dòng)”開(kāi)發(fā)表示代碼開(kāi)發(fā)和調(diào)試使用本地IDE，按需使用遠(yuǎn)程資源和環(huán)境調(diào)試和訓(xùn)練模型。通過(guò)“混動(dòng)”開(kāi)發(fā)，既將模型遷移至ModelArts上訓(xùn)練，也保留了開(kāi)發(fā)者在本地IDE開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ModelArts：一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts：一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 時(shí)間：2020-12-14 16:39:10 ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，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(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科![]()
升級(jí)成了智能設(shè)備后的“威力”。 但，物聯(lián)網(wǎng)AI 開(kāi)發(fā)者的“痛”，你遇到過(guò)么？ 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。來(lái)自：百科![]()
型。 系統(tǒng)定制開(kāi)發(fā)：我們可以為客戶(hù)提供系統(tǒng)的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)，幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)更多的個(gè)性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移：我們幫助客戶(hù)將現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)從其他平臺(tái)遷移到我們的系統(tǒng)中，確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。,快速部署：我們有一套完善的部署方案和流程，可以在短時(shí)間內(nèi)快速部署系統(tǒng)，使客戶(hù)能夠更快地開(kāi)始使用系統(tǒng)。來(lái)自：其他![]()
15:12:39 AIGC浪潮席卷全球，大模型技術(shù)應(yīng)用到軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，正在顛覆傳統(tǒng)的軟件工程。華為云CodeArts Snap是一款基于大模型技術(shù)打造的智能開(kāi)發(fā)助手，旨在提高開(kāi)發(fā)人員的生產(chǎn)力和代碼質(zhì)量，為開(kāi)發(fā)者帶來(lái)全新的編程方式和體驗(yàn)。 華為云智能開(kāi)發(fā)助手CodeArts Snap 源于華為自身的研發(fā)實(shí)踐來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) FinOps新探索，華為云推出業(yè)界首個(gè)Serverless函數(shù)總成本估計(jì)模型 FinOps新探索，華為云推出業(yè)界首個(gè)Serverless函數(shù)總成本估計(jì)模型 時(shí)間：2024-12-11 11:09:18 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 Key Takeaways:來(lái)自：百科![]()
云側(cè)平臺(tái) 1.技能開(kāi)發(fā) 提供統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開(kāi)發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無(wú)縫對(duì)接用戶(hù)設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶(hù)線下開(kāi)發(fā)的自定義模型。來(lái)自：百科![]()
資源進(jìn)行AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 公共資源池：公共資源池提供公共的大規(guī)模計(jì)算集群，根據(jù)用戶(hù)作業(yè)參數(shù)分配使用，資源按作業(yè)隔離。按資源規(guī)格、使用時(shí)長(zhǎng)及實(shí)例數(shù)計(jì)費(fèi)，不區(qū)分任務(wù)（訓(xùn)練作業(yè)、部署、開(kāi)發(fā)）。公共資源池是ModelArts默認(rèn)提供，不需另行創(chuàng)建或配置，您可以直接在AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中，直接選擇公共資源池進(jìn)行使用。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Snap申報(bào)的大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成，榮獲2023年AI4SE “銀彈”優(yōu)秀大模型案例。 此前，大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成案例也入選了由中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟組織評(píng)選的2023年AIIA人工智能十大潛力案例。 華為云參編信通院“代碼大模型標(biāo)準(zhǔn)” 為進(jìn)一步發(fā)揮大模型等AI技術(shù)在軟來(lái)自：百科![]()
云小課 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 對(duì)于AI開(kāi)發(fā)者而言，在開(kāi)始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下，模型構(gòu)建對(duì)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類(lèi)，一類(lèi)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無(wú)法滿(mǎn)足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。來(lái)自：百科
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