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- 模型訓練 自動學習 內容精選 換一換
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華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合來自：專題如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度，需要參賽團隊自行負責，我方不再負責額外提供。 【鯤鵬訓練營暨鯤鵬應用開發(fā)者比賽議程】 1、時間：5月11日-5月25日為訓練營暨大賽報名時間； 2、6月1日-17日為訓練營（兩期）授課階段，兩期訓練營課程內容一樣，同一隊伍不可重復參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時間；來自：百科
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來自：百科行作為一個記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫） 鍵值對模型：存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù)，有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科
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而在標準物模型下，每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型，既能夠滿足復雜場景的需要，也能夠保持其標準模型與應用進行對接。來自：百科![]()
AI應用支持如下幾種場景的導入方式： 從訓練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓練作業(yè)，并完成模型訓練，在得到滿意的模型后，可以將訓練后得到的模型創(chuàng)建為AI應用，用于部署服務。獲取數(shù)據(jù)的問題。 從 OBS 中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上傳至OBS桶中來自：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(shù)據(jù)處理和開發(fā)服務，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)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(xiàn)模型到業(yè)務的無縫銜接，縮短模型開發(fā)周期。來自：專題![]()
免費體驗 ：一鍵完成商超商品識別模型部署:步驟1：準備工作 注意事項 免費體驗：一鍵完成商超商品識別模型部署:步驟1：準備工作 Hive源表:注意事項 DRS遷移MySQL數(shù)據(jù)庫實施步驟:詳細步驟 口罩檢測（使用新版自動學習實現(xiàn)物體檢測應用）:步驟1：準備工作 垃圾分類（使用新版自動學習實現(xiàn)圖像分類）:步驟1：準備工作來自：百科![]()
rn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后，整個開發(fā)過程還不算結束，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，需要反復的調整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓練生成的模型。 一些常用的指標，如準確率、召回率、AUC來自：百科![]()
還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓練營結營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓練營參與流程 報名學習課程——觀看開班直播——進入學習交流群、每日打卡學習——參加訓練營結營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓練營獎品，等你拿！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:56:27 內容簡介： 算力已成為驅動社會經濟發(fā)展的新生產力，多業(yè)務場景、多種數(shù)據(jù)結構，帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產業(yè)構筑了從最基礎的處理器、硬件來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場_資產集市 ModelArts模型訓練_模型訓練簡介_如何訓練模型 ModelArts推理部署_服務_訪問公網-華為云 查看更多 收起來自：專題![]()
3、根據(jù)已有的MobileNetV2預訓練模型+貓狗數(shù)據(jù)集進行模型重訓； 4、初識MindSpore Lite工具鏈； 5、完成模型轉換并部署到手機端側，實現(xiàn)貓狗識別。 聽眾收益： 1、了解如何在個人PC上安裝MindSpore； 2、使用MindSpore進行模型訓練； 3、MindSpore來自：百科![]()
本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
了解詳情 使用自定義鏡像訓練作業(yè) 如果您已經在本地完成模型開發(fā)或訓練腳本的開發(fā)，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像，并上傳至SWR服務。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型，并進行調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經網絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網絡模型解析，提煉來自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科
