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通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn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。來自:百科算能力,可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務器來自:百科
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便捷服務。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自:百科
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模型包規(guī)范 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時,如果是從 OBS 中導入元模型,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景,若是多模型場景(例如含有多個模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時,如果是從OBS中導入元模來自:專題
功能,均可以通過web界面由用戶自助進行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡,與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自:百科
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