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- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解—來自：百科BS，從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。來自：專題
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全球首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)來自：專題用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長，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)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(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)量儲(chǔ)備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程 更多內(nèi)容
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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(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)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，提煉來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免來自：百科![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過程 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，無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
開發(fā)者的“痛”，你遇到過么？ 很多AI開發(fā)者開發(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。這就意味著，開發(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，不來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [免來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) E CS 創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（1） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（1） 時(shí)間：2021-07-01 10:45:20 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 一、ECS購買流程 二、基礎(chǔ)配置1 1、計(jì)費(fèi)模式 提供按需、包周期（按月、按年）、競(jìng)價(jià)共3種計(jì)費(fèi)方式，使用越久越便宜。 2、區(qū)域來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
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(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)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(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)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![]()
AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [免來自：百科![]()
I場(chǎng)景，需要幾十個(gè)AI模型開發(fā)訓(xùn)練好幾個(gè)月，現(xiàn)在只需要一個(gè)大模型就可以開發(fā)完成，訓(xùn)練時(shí)間只需幾天。原來需要成千上萬張樣本開發(fā)的場(chǎng)景，現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時(shí)通過AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓(xùn)練成本高的問題，讓開發(fā)不再是難題。ModelArts把常見的算法和工具放到了AI來自：百科![]()
近日，哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）舉行了一場(chǎng)主題為“華為代碼大模型的方案與應(yīng)用”的活動(dòng)。本次活動(dòng)旨在深入探討代碼大模型的起源、發(fā)展、優(yōu)勢(shì)以及應(yīng)用，同時(shí)結(jié)合華為云CodeArts Snap智能編程助手案例，分析其在賦能開發(fā)者高效、可信開發(fā)方面的作用，以滿足日益增長的人才需求。 代碼大模型起源于深度學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)的交來自：百科![]()
AP市場(chǎng)增長的主要趨勢(shì)。 然而，在實(shí)際智能化開發(fā)過程中，企業(yè)往往面臨以下困難： 大模型部署成本高，行業(yè)定制復(fù)雜 大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，且需要專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理，不同行業(yè)對(duì)模型的需求差異大，需要針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào)，開發(fā)一個(gè)智能化應(yīng)用門檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開發(fā)平臺(tái)來自：百科![]()
擊跳轉(zhuǎn)后內(nèi)容的確是隱私聲明。我們使用了LDA主題模型來判斷文本內(nèi)容是否是隱私政策。通過驗(yàn)證的樣本都收納到數(shù)據(jù)集中，然后用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行第一版的目標(biāo)識(shí)別模型訓(xùn)練。 訓(xùn)練出來的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識(shí)別成功的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于不成功的圖片，我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識(shí)別來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（2） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（2） 時(shí)間：2021-07-01 10:51:16 云服務(wù)器 云計(jì)算 云主機(jī) 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、CPU架構(gòu) RISC是一種執(zhí)行較少類型計(jì)算機(jī)指令的微處理器，它能夠以更快的速度執(zhí)行操作來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（4） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（4） 時(shí)間：2021-07-01 11:00:50 云服務(wù)器 云計(jì)算 云主機(jī) 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、網(wǎng)絡(luò)帶寬 彈性云服務(wù)器 根據(jù)不同的規(guī)格限制內(nèi)網(wǎng)帶寬和內(nèi)網(wǎng)收發(fā)包能力。 內(nèi)網(wǎng)基準(zhǔn)帶寬：指彈性云服務(wù)器能穩(wěn)定達(dá)到的保證帶寬。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（3） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（3） 時(shí)間：2021-07-01 10:56:40 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、規(guī)格如何選擇？ 針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，可以選擇不同規(guī)格的彈性云服務(wù)器。不同類型云服務(wù)器適用場(chǎng)景舉例如下：來自：百科
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