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- 模型訓(xùn)練 自動(dòng)學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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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(chǎng)景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測(cè)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(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練來自：百科華為云盤古大模型 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(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合來自：專題
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來自：百科行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個(gè)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(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類模型：以一個(gè)個(gè)文檔來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類似“鍵值對(duì)”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來自：百科
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而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對(duì)外提供一致的接口，可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場(chǎng)景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。來自：百科![]()
AI應(yīng)用支持如下幾種場(chǎng)景的導(dǎo)入方式： 從訓(xùn)練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，并完成模型訓(xùn)練，在得到滿意的模型后，可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，用于部署服務(wù)。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(xùn)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(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開發(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，從而提高開發(fā)效率。 AI開發(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)的無縫銜接，縮短模型開發(fā)周期。來自：專題![]()
還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書 訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營(yíng)參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營(yíng)獎(jiǎng)品，等你拿！來自：百科![]()
免費(fèi)體驗(yàn) ：一鍵完成商超商品識(shí)別模型部署:步驟1：準(zhǔn)備工作 注意事項(xiàng) 免費(fèi)體驗(yàn)：一鍵完成商超商品識(shí)別模型部署:步驟1：準(zhǔn)備工作 Hive源表:注意事項(xiàng) DRS遷移MySQL數(shù)據(jù)庫實(shí)施步驟:詳細(xì)步驟 口罩檢測(cè)（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)應(yīng)用）:步驟1：準(zhǔn)備工作 垃圾分類（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像分類）:步驟1：準(zhǔn)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(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)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(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)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(jì)算 云知識(shí) 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(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 算力已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務(wù)場(chǎng)景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件來自：百科![]()
華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 查看更多 收起來自：專題![]()
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 Lite工具鏈； 5、完成模型轉(zhuǎn)換并部署到手機(jī)端側(cè)，實(shí)現(xiàn)貓狗識(shí)別。 聽眾收益： 1、了解如何在個(gè)人PC上安裝MindSpore； 2、使用MindSpore進(jìn)行模型訓(xùn)練； 3、MindSpore來自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來自：百科![]()
了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開發(fā)或訓(xùn)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(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)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(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)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(wǎng)絡(luò)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(shí)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(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)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
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