Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí) 模型在線訓(xùn)練并部署 內(nèi)容精選 換一換
-
系，并且已經(jīng)先后在暨南大學(xué)、廣西大學(xué)、桂林電子科技大學(xué)等多所高校落地并被納入課程體系，實現(xiàn)AI學(xué)科建設(shè)。 未來，華為云將繼續(xù)攜手伙伴踐行產(chǎn)教融合，以科技助力教育，造未來之人才！ 想了解更多直播詳情，點擊新生態(tài)在線直播——《AI賦能未來，人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求》，進入華為云云市場直播間觀看精彩回放！來自：云商店
- 深度學(xué)習(xí) 模型在線訓(xùn)練并部署 相關(guān)內(nèi)容
-
臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看，Mod來自：百科標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，了解ModelArts的特性、應(yīng)用場景等，并掌握其申請和調(diào)用方法。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 模型在線訓(xùn)練并部署 更多內(nèi)容
-
![]()
登錄成功后，點擊網(wǎng)站上方學(xué)習(xí)中心，看到學(xué)習(xí)的課程。 學(xué)生查看學(xué)習(xí)的課程如下圖所示： 3 課程學(xué)習(xí) 3.1 課程內(nèi)容學(xué)習(xí) 點擊課程圖片，進入課程主頁學(xué)習(xí) 章節(jié)導(dǎo)航中，可以看到課程安排需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，如下圖所示 課程內(nèi)容包含：視頻，文檔，網(wǎng)頁，附件，測驗和作業(yè)。 點擊去學(xué)習(xí)，可以學(xué)習(xí)該內(nèi)容，視頻學(xué)習(xí)如下圖所示來自：云商店![]()
教師用戶怎么操作知途在線學(xué)習(xí)管理平臺 教師用戶怎么操作知途在線學(xué)習(xí)管理平臺 時間：2021-03-30 14:57:27 云市場 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：AI高校學(xué)科建設(shè)；服務(wù)商：江蘇知途教育科技有限公司 1 平臺登錄 在瀏覽器地址欄，輸入為您配置好的平臺網(wǎng)址。打開網(wǎng)頁后，點擊頁面頂部“登錄”來自：云商店![]()
手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排來自：百科![]()
org中的包，請在pypi.org中查看是否有對應(yīng)版本的包并查看包安裝限制。 · 下載的包與對應(yīng)基礎(chǔ)鏡像架構(gòu)不匹配，如arm系統(tǒng)下載了x86的包，python2版本的pip下載了python3的包。具體基礎(chǔ)鏡像運行環(huán)境請參見推理基礎(chǔ)鏡像列表。 · 安裝pip包有先后依賴關(guān)系。 處理方法： · 到pypi來自：專題![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)來自：百科![]()
不合規(guī)內(nèi)容的識別和處理是UGC類網(wǎng)站 內(nèi)容審核 的重點工作，基于內(nèi)容檢測，可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)內(nèi)容，幫助客戶快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險，維護網(wǎng)站內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核常見問題 內(nèi)容審核常見問題 怎么開通內(nèi)容審核服務(wù)？ 1.已注冊華為云帳號，并完成實名認(rèn)證。 2.登錄內(nèi)容審核管理控制臺，請您根據(jù)業(yè)務(wù)需要選擇對應(yīng)區(qū)域。來自：專題![]()
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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)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 [免來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析 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)咨詢來自：專題![]()
來自：云商店![]()
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、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。針對本來自：專題![]()
對象存儲功能名稱-靜態(tài)網(wǎng)站托管 您可以將靜態(tài)網(wǎng)站文件上傳至 OBS 桶中，并對這些文件賦予匿名用戶可讀權(quán)限，然后將該桶配置成靜態(tài)網(wǎng)站托管模式，以實現(xiàn)在OBS上托管靜態(tài)網(wǎng)站。 您可以將靜態(tài)網(wǎng)站文件上傳至OBS桶中，并對這些文件賦予匿名用戶可讀權(quán)限，然后將該桶配置成靜態(tài)網(wǎng)站托管模式，以實現(xiàn)在OBS上托管靜態(tài)網(wǎng)站。來自：專題![]()
的落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)來自：百科![]()
創(chuàng)新，將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts Pro。 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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)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，幫助來自：百科![]()
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，從OBS將模型導(dǎo)入至ModelArt來自：專題![]()
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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)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 [免來自：百科![]()
本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。來自：百科
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：跨平臺模型移植與部署
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：模型部署與生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：分布式訓(xùn)練與模型并行化
- MCP 與深度學(xué)習(xí)：加速模型訓(xùn)練的創(chuàng)新方法
- CatBoost模型部署與在線預(yù)測教程
- 云原生機器學(xué)習(xí)：SageMaker模型訓(xùn)練與部署
- 如何部署模型到ModelArts并遠(yuǎn)程調(diào)用 (五)：如何調(diào)用在線API服務(wù)