Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(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
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
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
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(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，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(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
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技巧 內(nèi)容精選 換一換
-
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)界時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)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)展的必由之路來自：百科優(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
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技巧 相關(guān)內(nèi)容
-
管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的檢測(cè)，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè)，更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)來自：云商店來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技巧 更多內(nèi)容
-
![]()
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![]()
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。來自：百科![]()
云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后，在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，物理模型設(shè)計(jì)階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說明書； 生成DDL建表語(yǔ)句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?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![]()
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![]()
備有完整的AI語(yǔ)音顧問、客戶服務(wù)、AI訓(xùn)練師等幫助用戶定制方案，提供完整的服務(wù)流程。 2、Q：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手多嗎，市場(chǎng)占有率多少，相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有哪些優(yōu)勢(shì)？ A：目前一知智能在電商、教育及反電詐領(lǐng)域的市場(chǎng)占有率均占領(lǐng)先地位，且AI訓(xùn)練模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等會(huì)隨著頭部客戶語(yǔ)料積累的優(yōu)勢(shì)也逐漸遞來自：云商店![]()
域點(diǎn)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(zhǎng)的人才需求。 代碼大模型起源于深度學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理技術(shù)的交來自：百科![]()
好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法 3.掌握建設(shè)技巧：結(jié)合商業(yè)應(yīng)用，了解并初步掌握維度模型的建設(shè)過程和步驟 4.了解DWS服務(wù)在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型方面的優(yōu)來自：百科![]()
。應(yīng)答器異位檢測(cè)算法針對(duì)鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，判斷應(yīng)答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開源yolo算法進(jìn)行深度定制，訓(xùn)練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型，將模型通過轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。 應(yīng)答器異位檢測(cè)算法的核心功能，是對(duì)應(yīng)答器放置狀態(tài)的檢測(cè)，檢測(cè)應(yīng)答器是否來自：云商店![]()
現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí)，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)來自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自：百科![]()
對(duì)于AI開發(fā)者而言，在開始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下，模型構(gòu)建對(duì)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。 正因來自：百科![]()
云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體，并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent來自：百科![]()
是華為云與北大第一次在AI大模型上進(jìn)行產(chǎn)教融合，更是雙方對(duì)于推動(dòng)大模型研發(fā)與應(yīng)用，培養(yǎng)相關(guān)技術(shù)人才重要行動(dòng)。 北京大學(xué)軟件和微電子學(xué)院一直致力于培養(yǎng)高水平的軟件人才。通過與華為的合作，能夠?yàn)閷W(xué)生提供更多的實(shí)踐機(jī)會(huì)和學(xué)習(xí)資源，更好幫助學(xué)生了解大模型技術(shù)的最新進(jìn)展和應(yīng)用前景。同時(shí)，學(xué)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
- 深度學(xué)習(xí)-通用模型調(diào)試技巧
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階篇-預(yù)訓(xùn)練模型1：預(yù)訓(xùn)練分詞Subword、ELMo、Transformer模型原理;結(jié)構(gòu);技巧以及應(yīng)用詳解
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練
- 使用Python實(shí)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
- 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與技巧
- 使用PyTorch解決多分類問題：構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型
- 《深度學(xué)習(xí)之TensorFlow入門、原理與進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》—3.1.3 迭代訓(xùn)練模型