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- 深度學(xué)習(xí)模型壓縮前景 內(nèi)容精選 換一換
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10:09:17 語(yǔ)音交互 包括以下子服務(wù)： 定制 語(yǔ)音識(shí)別 （ASR Customization，ASRC）：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域（如快遞行業(yè)）優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力，并可自定義語(yǔ)言模型。 定制語(yǔ)音識(shí)別包含 一句話(huà)識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)（Real-time來(lái)自：百科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(wèn)題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺(tái)，利用AutoDL技術(shù)開(kāi)發(fā)硬盤(pán)異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線(xiàn)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型壓縮前景 相關(guān)內(nèi)容
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時(shí)間：2020-12-22 16:51:07 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，模型管理和部署上線(xiàn)流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線(xiàn)（在線(xiàn)服務(wù)）。AI全流程開(kāi)發(fā)來(lái)自：百科GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能來(lái)自：專(zhuān)題
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專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高效的時(shí)序查詢(xún)效率，海量時(shí)間線(xiàn)能力； 海量接入：海量時(shí)間線(xiàn)能力，最大可達(dá)億級(jí) 時(shí)序存儲(chǔ)：列式存儲(chǔ)及專(zhuān)用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢(xún)：基于時(shí)間多維度聚合，近實(shí)時(shí)分析查詢(xún) 數(shù)據(jù)可視化 ：提供時(shí)序洞察工具，方便物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)探索 資產(chǎn)模型 為充分來(lái)自：百科![]()
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(hù)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(lái)自：百科![]()
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S集群等打通，完成與用戶(hù)托管方案的深度集成。 代碼生成與低代碼高代碼融合 基于華為云Astro完成表單構(gòu)建、模型構(gòu)建之后，很容易基于模型元數(shù)據(jù)定義生成對(duì)應(yīng)后端模型和與之對(duì)應(yīng)的模型操作接口。在一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，需要開(kāi)發(fā)者以高代碼的形式對(duì)這些模型和接口進(jìn)一步重載或復(fù)寫(xiě)。 在高代碼來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶(hù)需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)發(fā)：針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求，來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后，由離線(xiàn)模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(hù)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)。來(lái)自：百科![]()
第一：算法工程師作為AI應(yīng)用的核心開(kāi)發(fā)者通常只會(huì)和模型、數(shù)據(jù)以及代碼打交道，主要工作圍繞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)工程、特征工程還有模型設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練等，偏研究和理論方向。但是一旦涉及到算法模型和AI應(yīng)用的最終落地，推廣給大量用戶(hù)使用就會(huì)涉及到模型發(fā)布、上線(xiàn)等動(dòng)作，為了完成這些流程，開(kāi)發(fā)者通常需要去花時(shí)間和經(jīng)歷學(xué)習(xí)托管類(lèi)知識(shí)，尤其是云原生時(shí)代下的docker來(lái)自：百科![]()
全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)介紹-ModelArts 第2章 AI模型開(kāi)發(fā)-圖像分類(lèi) 第3章 AI模型開(kāi)發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問(wèn)題答疑 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)模分來(lái)自：百科![]()
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU 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)提供來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶(hù)模型 華為云Stack有哪些租戶(hù)模型 時(shí)間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶(hù)模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集來(lái)自：百科![]()
2.提供數(shù)據(jù)模型能力（物的層次結(jié)構(gòu)） 3.融入主流生態(tài)，如Hadoop, Spark, and Grafana等 4.高壓縮低成本，存儲(chǔ)在硬盤(pán)上的成本<$0.23/GB (Azure 約$3/GB) 關(guān)鍵問(wèn)題： 1.通過(guò)JDBC接口與云端DB互通，有功能局限 四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu)來(lái)自：百科![]()
Flow可以通過(guò)語(yǔ)境分析了解用戶(hù)需求，并根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則或學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行相應(yīng)操作，甚至預(yù)測(cè)用戶(hù)可能的下一步行動(dòng)。無(wú)縫集成從原始輸入到最終輸出的統(tǒng)一完成環(huán)境下，減少結(jié)果轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的誤差。且內(nèi)置多種識(shí)別模型便于二次訓(xùn)練，結(jié)合多場(chǎng)景智能學(xué)習(xí)訓(xùn)練構(gòu)建『華為云Astro』產(chǎn)品組合方案，高度實(shí)現(xiàn)企業(yè)辦公自動(dòng)化。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
的開(kāi)發(fā)，只需提供深度學(xué)習(xí)模型文件，通過(guò)離線(xiàn)模型生成器（OMG）轉(zhuǎn)換就能夠得到離線(xiàn)模型文件，從而進(jìn)一步利用流程編排器（Matrix）生成具體的應(yīng)用程序。既然如此，為什么還需要自定義算子呢？這是因?yàn)樵?span style='color:#C7000B'>模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中出現(xiàn)了算子不支持的情況，例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開(kāi)發(fā)者想來(lái)自：百科
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