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云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導。 步驟： 準備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務來自：百科![]()
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面提示訂閱此算法。 5、使用預置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓練作業(yè)。 6、模型轉換和創(chuàng)建AI應用。 訓練后得到的模型并不符合Atlas 500要求，需轉換成om格式后再導入ModelArts。 執(zhí)行模型轉換和創(chuàng)建AI應用時，請參考“物體檢測YOLO來自：專題![]()
、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程 AI開發(fā)平臺 ，包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易，通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題，ModelArts有效解決了AI落地難的問題，將極大促進AI技術的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關鍵技術和應用案例。 內容大綱：來自：百科![]()
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識別，大賽參考深圳垃圾分類標準，按可回收物、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四項分類。 現(xiàn)實生活中，因為垃圾形態(tài)、拍照時角度、光線、背景等差異，使得AI訓練集的數(shù)據(jù)難以識別垃圾的廬山真面目。因此本次比賽要求垃圾分類模型具有較高的泛化能力和抗干擾能力，以保證模型識別準確率。開發(fā)者既可以來自：百科![]()
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即可打通IoT數(shù)據(jù)源；邊云協(xié)同的框架能力，只須聚焦分析業(yè)務邏輯開發(fā)，不感知邊緣資源管理；一鍵開通數(shù)據(jù)分析相關能力，按需使用，無需繁瑣各自開通；Serverless形態(tài)，無需自行配置&維護服務器。 數(shù)據(jù)開發(fā)更快——模型感知，資產(chǎn)/設備模型貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)全流程，提升數(shù)據(jù)分析效率；支持批來自：百科
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