Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- 深度學(xué)習(xí)yolo算法訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
-
視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)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)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、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。來(lái)自：百科，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)yolo算法訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
-
ts提供的領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。 ModelArts Pro致力于解決通用API局限性、AI算法開(kāi)發(fā)門(mén)檻高等難題，提供行業(yè)AI定制化開(kāi)發(fā)套件，沉淀行業(yè)知識(shí)，讓開(kāi)發(fā)者聚焦自身業(yè)務(wù)。讓企業(yè)用戶聚焦于技術(shù)創(chuàng)新，將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts來(lái)自：百科參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹(shù)，分類，聚類，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)yolo算法訓(xùn)練 更多內(nèi)容
-
![]()
很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)來(lái)自：百科![]()
面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開(kāi)發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來(lái)自：專題![]()
自動(dòng)檢測(cè)壓板投退狀態(tài)并實(shí)時(shí)反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫(huà)面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)檢測(cè)各種壓板的狀態(tài)。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 深圳市鐵越電氣有限公司成立于2000年初，注冊(cè)資金來(lái)自：云商店![]()
呼吸器顏色智能檢測(cè)是用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)變壓器工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫(huà)面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定呼吸器顏色是否變色，監(jiān)理人員能夠第一時(shí)間獲取相關(guān)圖像，并及時(shí)更換硅膠，為變壓器安全運(yùn)行提供安全保障。來(lái)自：云商店![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來(lái)自：百科![]()
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來(lái)自：專題![]()
使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
管理控制臺(tái) ModelArts AI應(yīng)用來(lái)源 收起 展開(kāi) 自動(dòng)學(xué)習(xí) 收起 展開(kāi) 使用ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)AI模型無(wú)需編寫(xiě)代碼，您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項(xiàng)目、完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、發(fā)布訓(xùn)練、然后將訓(xùn)練的模型部署上線。新版自動(dòng)學(xué)習(xí)中，流程由workflow進(jìn)行承載。 幫助文檔 收起 展開(kāi) Workflow來(lái)自：專題![]()
案和實(shí)踐案例四個(gè)方面對(duì)知途教育與華為云深度合作下，產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問(wèn)題做了深度解答。 直播精選問(wèn)答： 1、Q：端云架構(gòu)，是先學(xué)習(xí)端，還是先學(xué)習(xí)云？ A：沒(méi)有明確界定，可以個(gè)人興趣為主。如果先學(xué)習(xí) 云知識(shí) ，能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果，來(lái)自：云商店![]()
低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來(lái)自：百科![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過(guò)程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)，無(wú)需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來(lái)自：專題![]()
精準(zhǔn)圖文描述，對(duì)齊語(yǔ)義理解，智能語(yǔ)境識(shí)別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓(xùn)練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強(qiáng)泛化性 強(qiáng)大泛化能力，適應(yīng)各種復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景和用戶需求。 全棧自主可控 全棧自主可控，基于昇騰云服務(wù)，技術(shù)完全自主可控。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能來(lái)自：專題![]()
16:33:42 云計(jì)算 混合云 在以“政企深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力”為主題的 華為云Stack 戰(zhàn)略暨新品發(fā)布會(huì)上，華為云提出深度用云三大關(guān)鍵舉措，并發(fā)布華為云Stack 8.2版本，以智能進(jìn)化推動(dòng)創(chuàng)造行業(yè)新價(jià)值。 隨著數(shù)字化進(jìn)程的不斷深入，政企客戶也將進(jìn)入深度用云的新階段，面向未來(lái)的跨越有兩個(gè)核心要素：來(lái)自：百科![]()
I模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練好幾個(gè)月，現(xiàn)在只需要一個(gè)大模型就可以開(kāi)發(fā)完成，訓(xùn)練時(shí)間只需幾天。原來(lái)需要成千上萬(wàn)張樣本開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景，現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時(shí)通過(guò)AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開(kāi)發(fā)部署難、訓(xùn)練成本高的問(wèn)題，讓開(kāi)發(fā)不再是難題。ModelArts把常見(jiàn)的算法和工具放到了AI來(lái)自：百科![]()
很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來(lái)自：百科![]()
界線。最后計(jì)算橢圓中有油與無(wú)油部分的面積，將面積歸算至油枕端面圓形中得到最終的油位值。 將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫(huà)面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定變壓器油位是否處于油量不足狀態(tài)；實(shí)時(shí)將主變油位發(fā)生的時(shí)間，地點(diǎn)和現(xiàn)場(chǎng)圖片等信息發(fā)送給來(lái)自：云商店
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)算法中的預(yù)訓(xùn)練（Pretraining）
- 深度學(xué)習(xí)算法中的協(xié)同訓(xùn)練（Co-training）
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- CV之YOLO：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tiny-yolo-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
- 柯依力YOLO訓(xùn)練調(diào)優(yōu)
- 深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)檢測(cè)系列教程 13-300：YOLO 物體檢測(cè)算法
- 深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)檢測(cè)系列教程 13-300：YOLO 物體檢測(cè)算法
- 淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練
- 深度學(xué)習(xí)算法詳細(xì)介紹
- 物體檢測(cè)yolo3算法 學(xué)習(xí)筆記（1）