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- 模型自動(dòng)學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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如何設(shè)置緩存過(guò)期時(shí)間:配置示例 無(wú)代金券 CDN加速 :方案說(shuō)明 方案概述: CDN 加速 OBS 文件方案 網(wǎng)站備案:網(wǎng)站域名備案 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）:準(zhǔn)備工作 場(chǎng)景2：購(gòu)買正式商務(wù)套餐 多云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)同步方案:數(shù)據(jù)回源 開(kāi)年采購(gòu)季優(yōu)惠券說(shuō)明 步驟五：網(wǎng)站備案:網(wǎng)站域名備案來(lái)自：百科默認(rèn)路由表，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為連接在默認(rèn)路由表中創(chuàng)建傳播。 傳播概述 路由 路由是目的地址、下一跳以及路由類型等信息組成。路由分為兩種： 1、自動(dòng)學(xué)習(xí)的傳播路由 2、手動(dòng)添加的靜態(tài)路由 路由概述 共享 所有者可以將自己的企業(yè)路由器同時(shí)共享給多個(gè)其他帳號(hào)，稱為接受者。 接受者可以在共享企來(lái)自：專題
- 模型自動(dòng)學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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關(guān)聯(lián)至ER路由表后，可以實(shí)現(xiàn)以下功能： 1、路由轉(zhuǎn)發(fā)：來(lái)自連接的報(bào)文根據(jù)它關(guān)聯(lián)的路由表進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。 2、路由學(xué)習(xí)：將關(guān)聯(lián)路由表中的路由信息自動(dòng)學(xué)習(xí)到連接網(wǎng)絡(luò)中。 對(duì)于不同類型的連接，是否支持路由學(xué)習(xí)，具體如表5所示。 表5 關(guān)聯(lián)說(shuō)明 路由 路由是網(wǎng)絡(luò)報(bào)文轉(zhuǎn)發(fā)的依據(jù)，包含目的地址、下來(lái)自：專題章節(jié)操作。 約束與限制 1、VPC網(wǎng)段（CIDR）不能重疊。 本示例中，ER路由表使用的是“虛擬私有云（VPC）”連接的傳播路由，由ER自動(dòng)學(xué)習(xí)VPC網(wǎng)段作為目的地址，不支持修改，因此重疊的VPC網(wǎng)段會(huì)導(dǎo)致路由沖突。 如果您已有的VPC存在網(wǎng)段重疊，則不建議您使用傳播路由，請(qǐng)?jiān)贓來(lái)自：專題
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章節(jié)操作。 約束與限制 1、VPC網(wǎng)段（CIDR）不能重疊。 本示例中，ER路由表使用的是“虛擬私有云（VPC）”連接的傳播路由，由ER自動(dòng)學(xué)習(xí)VPC網(wǎng)段作為目的地址，不支持修改，因此重疊的VPC網(wǎng)段會(huì)導(dǎo)致路由沖突。 如果您已有的VPC存在網(wǎng)段重疊，則不建議您使用傳播路由，請(qǐng)?jiān)贓來(lái)自：專題![]()
訪問(wèn) 模型開(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開(kāi)發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開(kāi)發(fā)者快速完成模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練來(lái)自：百科![]()
所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)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等，能幫助您有效的評(píng)估，最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型來(lái)自：百科![]()
框架管理器包含了三個(gè)部分，分別為離線模型生成器（Offline Model Generator，OMG）、離線模型執(zhí)行器（Offline Model Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如圖所示。開(kāi)發(fā)者使用離線模型生成器來(lái)生成離線模型，以om為后綴的文件進(jìn)來(lái)自：百科![]()
成的數(shù)據(jù)組織。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是依據(jù)關(guān)系模型來(lái)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)。所謂關(guān)系模型就是“一對(duì)一、一對(duì)多、多對(duì)多”等關(guān)系模型，關(guān)系模型就是指二維表格模型,因而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。關(guān)系型數(shù)據(jù)可以很好地存儲(chǔ)一些關(guān)系模型的數(shù)據(jù)，比如一個(gè)老師對(duì)應(yīng)多個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)接口的時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)頁(yè)面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請(qǐng)求參數(shù)的“body”頁(yè)簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來(lái)自：專題![]()
nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨(dú)立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列，完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進(jìn)行統(tǒng)籌來(lái)自：百科![]()
特點(diǎn)：構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型?？筛鶕?jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來(lái)自：百科![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開(kāi)發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開(kāi)發(fā)的案例，展示AI部署全過(guò)程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
的AI模型快速部署至Atlas設(shè)備中，滿足在安防、交通、社區(qū)、園區(qū)、 商場(chǎng)、超市等復(fù)雜環(huán)境區(qū)域的應(yīng)用需求。 操作步驟 模型準(zhǔn)備 在IEF中注冊(cè)并納管Atlas 500 將AI應(yīng)用部署為邊緣服務(wù) 查看推理結(jié)果 流程圖 步驟一：模型準(zhǔn)備 在部署邊緣服務(wù)前，您需要準(zhǔn)備配套的模型。針對(duì)本來(lái)自：專題![]()
及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，支持中心推理和邊緣推理，并且支來(lái)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(kāi)發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開(kāi)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(kāi)發(fā)效率。 AI開(kāi)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(wú)縫銜接，縮短模型開(kāi)發(fā)周期。來(lái)自：專題![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開(kāi)發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開(kāi)發(fā)的案例，展示AI部署全過(guò)程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
以通過(guò)模型鏡像的方式將本地的模型導(dǎo)入ModelArts。通過(guò)配置健康檢查，支持在線服務(wù)進(jìn)行無(wú)損滾動(dòng)升級(jí)。 從模板中選擇元模型 因?yàn)橄嗤δ艿?span style='color:#C7000B'>模型配置信息重復(fù)率高，ModelArts提供模型模板方便您快捷地導(dǎo)入模型，創(chuàng)建AI應(yīng)用，而不用編寫配置文件。 您需要根據(jù)模型格式、模型AI引擎、模型運(yùn)行環(huán)境選擇對(duì)應(yīng)的模板。來(lái)自：專題![]()
握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類來(lái)自：百科![]()
發(fā)過(guò)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(chǎng)內(nèi)與其他開(kāi)發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個(gè)一站式的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)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來(lái)自：專題
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