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  • 深度學(xué)習(xí)模型實(shí)施步驟 內(nèi)容精選 換一換
  • ? 首先華為云ModelArt服務(wù)可以調(diào)動多模型,搭載更多算力,且分布式訓(xùn)練性能更快,成本低,性價比更高;其次ModelArt是一站式的 AI開發(fā)平臺 ,流程更簡單,數(shù)據(jù)標(biāo)注、處理、模型訓(xùn)練等功能均可實(shí)現(xiàn)。 由華為云底層算力支撐、在線學(xué)習(xí)/考試及實(shí)訓(xùn)平臺、基于實(shí)際案例開發(fā)的課程資源、
    來自:云商店
    華為云計(jì)算 云知識 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 時間:2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟如下。簡單常規(guī)配置,華為鯤鵬倉庫提供基本依賴下載,版本靈活選擇。 1. 基礎(chǔ)環(huán)境配置:gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置;
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  • 深度學(xué)習(xí)模型實(shí)施步驟 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識 聯(lián)邦身份認(rèn)證的配置步驟 聯(lián)邦身份認(rèn)證的配置步驟 時間:2021-07-01 15:39:12 建立企業(yè)IdP與華為云的聯(lián)邦身份認(rèn)證關(guān)系,需要完成以下配置步驟; 1. 建立互信關(guān)系并創(chuàng)建身份提供商:交換華為云與企業(yè)IdP的元數(shù)據(jù)文件,建立信任關(guān)系; 2. 在華為
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    AI 平臺,為機(jī)器學(xué)習(xí)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,為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
    來自:專題
  • 深度學(xué)習(xí)模型實(shí)施步驟 更多內(nèi)容
  • 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布??筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本(Cookie, Header, OS, Browser)。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版;
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    基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布,可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版; 步驟3:提交并等待灰度版本正常啟動;
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    個方面對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。也針對直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答。 直播精選問答: 1、Q:端云架構(gòu),是先學(xué)習(xí)端,還是先學(xué)習(xí)云? A:沒有明確界定,可以個人興趣為主。如果先學(xué)習(xí)云知識,能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果,再將結(jié)果應(yīng)用至
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    華為云計(jì)算 云知識 云遷移一般哪些情況下實(shí)施 云遷移一般哪些情況下實(shí)施 時間:2021-01-20 09:18:28 華為云遷移服務(wù)是指,華為提供的將客戶物理服務(wù)器上或其他虛擬化/云平臺上的業(yè)務(wù)系統(tǒng)遷移至華為云平臺上的一種服務(wù)。何時需要進(jìn)行云遷移?云遷移的應(yīng)用場景:設(shè)備替換、應(yīng)用改造、DC轉(zhuǎn)型、業(yè)務(wù)云化等場景。
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    ,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”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。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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    云知識 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
    來自:百科
    模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
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    個或多個功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。
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    09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫數(shù)字識別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    Snap申報的大模型輔助系統(tǒng)測試代碼生成,榮獲2023年AI4SE “銀彈”優(yōu)秀大模型案例。 此前,大模型輔助系統(tǒng)測試代碼生成案例也入選了由中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟組織評選的2023年AIIA人工智能十大潛力案例。 華為云參編信通院“代碼大模型標(biāo)準(zhǔn)” 為進(jìn)一步發(fā)揮大模型等AI技術(shù)在軟
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個實(shí)際案例就是
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    華為云計(jì)算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個方面進(jìn)行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    云知識 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測試數(shù)據(jù)
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    云知識 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 時間:2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺;服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡單,但是同
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