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- 模型開發(fā) 模型訓練 模型部署 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 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，幫助來自：百科升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢： ●高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實現(xiàn)產(chǎn)品實時預測，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，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(yōu)化，實現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控 圖1 工業(yè)視覺場景來自：專題
- 模型開發(fā) 模型訓練 模型部署 相關內(nèi)容
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落地更簡單。 盤古大模型基于“預訓練模型+微調(diào)”的模式，能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預訓練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預訓練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎上，基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天，來自：百科
- 模型開發(fā) 模型訓練 模型部署 更多內(nèi)容
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ModelArts推理部署_AI應用_部署服務-華為云 ModelArts推理部署_在線服務_訪問在線服務-華為云 ModelArts推理部署_模型_AI應用來源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導入_模型包規(guī)范-華為云 ModelArts開發(fā)環(huán)境_開發(fā)環(huán)境簡介_開發(fā)環(huán)境怎么使用來自：專題![]()
11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺，主要內(nèi)容包括基礎知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，模型訓練、測試、評估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測來自：百科![]()
針對實時性要求高的場景，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務還提供基于算子的編排開發(fā)實時分析作業(yè)系統(tǒng)： 預置IoT行業(yè)實時處理的算子，行業(yè)開發(fā)者通過連接算子來編排出實時作業(yè)處理流程，無需專業(yè)算法知識； 面向行業(yè)開發(fā)者提供簡單易用的化開發(fā)IDE，快速開發(fā)流處理實時分析作業(yè)，降低開發(fā)者的學習門檻，提高開發(fā)效率。 典型應用場景 為了讓大來自：百科![]()
通過訓練作業(yè)訓練好的模型可以下載，然后將下載的模型上傳存儲至其他帳號對應區(qū)域的OBS中。 獲取模型下載路徑 1、登錄ModelArts管理控制臺，在左側(cè)導航欄中選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”，進入“訓練作業(yè)”列表。 2、在訓練作業(yè)列表中，單擊目標訓練作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。來自：專題![]()
智能邊緣平臺下工業(yè)視覺的優(yōu)勢： 高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實現(xiàn)產(chǎn)品實時預測，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，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(yōu)化，實現(xiàn)模型最優(yōu)。 統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控。 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案來自：百科![]()
是為企業(yè)級AI應用打造的專業(yè)開發(fā)套件。基于華為云的先進算法和快速訓練能力，提供預置工作流和模型，提升企業(yè)AI應用的開發(fā)效率，降低開發(fā)難度。同時，支持客戶自主進行工作流編排，快速實現(xiàn)應用的開發(fā)、共享和發(fā)布，共建開放生態(tài)，實現(xiàn)普惠行業(yè)AI落地。 產(chǎn)品功能 工作流開發(fā) 工作流開發(fā)面向AI開發(fā)者。用戶運用ModelArts來自：百科![]()
本案例介紹如何在本地進行MindSpore模型開發(fā)，并將模型遷移至ModelArts訓練。ModelArts支持使用PyCharm進行“混動”開發(fā)：“混動”開發(fā)表示代碼開發(fā)和調(diào)試使用本地IDE，按需使用遠程資源和環(huán)境調(diào)試和訓練模型。通過“混動”開發(fā)，既將模型遷移至ModelArts上訓練，也保留了開發(fā)者在本地IDE開發(fā)體驗。來自：專題![]()
升級成了智能設備后的“威力”。 但，物聯(lián)網(wǎng)AI 開發(fā)者的“痛”，你遇到過么？ 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后，必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力，但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。來自：百科![]()
ModelArts：一站式AI開發(fā)平臺 ModelArts：一站式AI開發(fā)平臺 時間：2020-12-14 16:39:10 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。來自：百科![]()
型。 系統(tǒng)定制開發(fā)：我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務，幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務流程需求。,數(shù)據(jù)遷移：我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)從其他平臺遷移到我們的系統(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，可以在短時間內(nèi)快速部署系統(tǒng)，使客戶能夠更快地開始使用系統(tǒng)。來自：其他![]()
華為云計算 云知識 “學好數(shù)據(jù)庫，玩轉(zhuǎn)IT都不怕”——面試官心中的最佳數(shù)據(jù)庫人才模型 “學好數(shù)據(jù)庫，玩轉(zhuǎn)IT都不怕”——面試官心中的最佳數(shù)據(jù)庫人才模型 時間：2021-04-27 16:06:53 內(nèi)容簡介： 數(shù)據(jù)庫是軟件行業(yè)的掌上明珠，各行業(yè)都離不開數(shù)據(jù)庫，在如此重要的行業(yè)，人來自：百科![]()
華為云計算 云知識 FinOps新探索，華為云推出業(yè)界首個Serverless函數(shù)總成本估計模型 FinOps新探索，華為云推出業(yè)界首個Serverless函數(shù)總成本估計模型 時間：2024-12-11 11:09:18 云日志 服務 應用運維管理 函數(shù)工作流 Key Takeaways:來自：百科![]()
15:12:39 AIGC浪潮席卷全球，大模型技術應用到軟件開發(fā)領域，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打造的智能開發(fā)助手，旨在提高開發(fā)人員的生產(chǎn)力和代碼質(zhì)量，為開發(fā)者帶來全新的編程方式和體驗。 華為云智能開發(fā)助手CodeArts Snap 源于華為自身的研發(fā)實踐來自：百科![]()
Snap申報的大模型輔助系統(tǒng)測試代碼生成，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)測試代碼生成案例也入選了由中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟組織評選的2023年AIIA人工智能十大潛力案例。 華為云參編信通院“代碼大模型標準” 為進一步發(fā)揮大模型等AI技術在軟來自：百科![]()
云側(cè)平臺 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎組件，簡化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務，無縫對接用戶設備。 在云側(cè)模型管理中導入ModelArts訓練出的模型，也可導入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自：百科![]()
資源進行AI應用開發(fā)。 公共資源池：公共資源池提供公共的大規(guī)模計算集群，根據(jù)用戶作業(yè)參數(shù)分配使用，資源按作業(yè)隔離。按資源規(guī)格、使用時長及實例數(shù)計費，不區(qū)分任務（訓練作業(yè)、部署、開發(fā)）。公共資源池是ModelArts默認提供，不需另行創(chuàng)建或配置，您可以直接在AI開發(fā)過程中，直接選擇公共資源池進行使用。來自：專題![]()
云小課 AI開發(fā)平臺 對于AI開發(fā)者而言，在開始模型訓練前，都得提前準備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標注后，才能用于AI模型構建。 一般情況下，模型構建對輸入的訓練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓練所得的模型無法滿足預期。為了獲得更好的模型，標注的數(shù)據(jù)越多，訓練所得的模型質(zhì)量更佳。來自：百科
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