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    選擇適合自己項目的“構(gòu)建模板”,單擊“確定”,進入“構(gòu)建步驟”頁簽,根據(jù)需要自定義配置構(gòu)建步驟(也可保持默認(rèn)配置)。 5.配置完成后,單擊“新建”完成任務(wù)創(chuàng)建。 收起 展開 執(zhí)行編譯構(gòu)建任務(wù) 收起 展開 執(zhí)行構(gòu)建任務(wù)以及查看構(gòu)建結(jié)果 1.單擊構(gòu)建任務(wù)名稱。 2.進入“構(gòu)建歷史”頁面,單擊右上角“執(zhí)行任務(wù)”,啟動構(gòu)建任務(wù)。
    來自:專題
    于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動標(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、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版
    來自:專題
    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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對生產(chǎn)所需物料進行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉儲周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學(xué)習(xí)、推理平臺預(yù)集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必
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    通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢
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    如下界面中增加loading動畫顯示:查看步驟日志界面;編輯構(gòu)建步驟圖形化界面;創(chuàng)建任務(wù)選擇構(gòu)建模板界面 2.編輯任務(wù)頁面和構(gòu)建詳情頁面切換頁簽后刷新頁面,頁面顯示刷新前的Tab頁簽 構(gòu)建步驟 制作鏡像并推送到SWR倉庫:組織名稱不允許輸入空格字符校驗 新建構(gòu)建任務(wù) 選擇模板:搜索框樣式、圖標(biāo)與文案修改
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    AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)
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    學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)
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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在?????????????????????????????????????????
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    深度學(xué)習(xí)計算服務(wù)平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的AI開發(fā)平臺,提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力,幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設(shè)計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架,例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
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    端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同,解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場景,節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型,快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對采集的數(shù)據(jù)進行本地分析,大大減少上云數(shù)據(jù)流量,節(jié)約存儲成本。 2.統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化,統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺設(shè)計
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    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(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    華為云計算 云知識 OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個 OSI 層:物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,
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