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極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型,用戶不需編寫代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。來自:百科AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自:專題
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特色的業(yè)務(wù)系列模型與最佳實(shí)踐,截止當(dāng)前,華為云Astro 低代碼開發(fā)平臺(tái) 已匯聚13 類云服務(wù), 提供3000+ API伙伴能力;注冊(cè)用戶人數(shù)超10萬+, 企業(yè)開發(fā)者達(dá)9000多人,合作伙伴數(shù)量超過20家,產(chǎn)出應(yīng)用10萬多個(gè),企業(yè)級(jí)應(yīng)用7000多個(gè)。華為云Astro低代碼開發(fā)平臺(tái)以效來自:專題4、AI學(xué)習(xí)型架構(gòu) 華為云 CDN 走在時(shí)代前沿,自主研發(fā)智能緩存技術(shù),將智能化算法引入CDN調(diào)度的核心服務(wù)之中,通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)、多參數(shù)智能規(guī)劃等算法和模型實(shí)現(xiàn)了CDN最優(yōu)效用,可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸產(chǎn)生的成本進(jìn)行智能化評(píng)估,通過時(shí)變路由技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量、規(guī)律分析、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)等功能,完成CDN最優(yōu)路徑傳輸。來自:百科輕松地創(chuàng)建一個(gè)新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板,修改所需參數(shù)并應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫實(shí)例,用以使用新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS參數(shù)模板與實(shí)例建立關(guān)聯(lián)后,如果修改了參數(shù)模板中的參數(shù),那么使用該參數(shù)模板的所有實(shí)例,都將獲得該參數(shù)模板中對(duì)應(yīng)參數(shù)的更新。 文檔數(shù)據(jù)庫 服務(wù) DDS 參數(shù)模板使用場(chǎng)景 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS參數(shù)模板使用場(chǎng)景來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 創(chuàng)建租戶物理專線配置參數(shù)有哪些 創(chuàng)建租戶物理專線配置參數(shù)有哪些 時(shí)間:2021-07-02 19:51:13 云專線 云數(shù)據(jù)庫 創(chuàng)建租戶物理專線配置參數(shù)有名稱、項(xiàng)目ID、運(yùn)營專線、帶寬、VLAN、機(jī)房地址、描述等內(nèi)容。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來自:百科更多相關(guān)文章精選推薦,帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ModelArts快速入門案例 使用ModelArts Standard一鍵完成商超商品識(shí)別模型部署 使用ModelArts Standard自定義算法實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別 推理部署最佳實(shí)踐 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 推理服務(wù)訪問公網(wǎng) 推理服務(wù)端到端運(yùn)維 查看更多來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 云審計(jì) 事件主要參數(shù)介紹 云審計(jì)事件主要參數(shù)介紹 時(shí)間:2021-07-01 16:26:43 云審計(jì)事件中,各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)的介紹如下: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????????????????????????????????????來自:百科視頻管理與應(yīng)用平臺(tái),利用人工智能和深度學(xué)習(xí)在視頻與 圖像識(shí)別 方面的應(yīng)用,以機(jī)器輔助人力,提供AI視頻技術(shù)應(yīng)急智能解決方案; 該方案充分發(fā)揮了芯峰深度學(xué)習(xí)算法與華為智能計(jì)算硬件的性能,通過邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)秒級(jí)響應(yīng),以及通過華為云實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速布署、算法迭代以及穩(wěn)定運(yùn)行,解決應(yīng)急場(chǎng)站中的安全隱患。來自:云商店析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫,對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化,提前預(yù)測(cè)潛在異常,包括指標(biāo)的增幅過高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢(shì) 場(chǎng)景智能識(shí)別:根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配,如狀態(tài)跳變、周期異常等。 自適應(yīng)算法:當(dāng)出現(xiàn)過多告警時(shí),自動(dòng)調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。來自:百科
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