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  • 深度學(xué)習(xí)使用預(yù)訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代碼的前提下,在昇騰AI處理器上能
    來自:百科
    ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接 什么是 數(shù)據(jù)湖 探索服務(wù)_數(shù)據(jù)湖探索 DLI 用途與特點(diǎn)
    來自:專題
  • 深度學(xué)習(xí)使用預(yù)訓(xùn)練模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 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I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時間。 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
    技術(shù)創(chuàng)新,將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts Pro。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)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)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,
    來自:百科
  • 深度學(xué)習(xí)使用預(yù)訓(xùn)練模型 更多內(nèi)容
  • 支持GPU/NPU,加速推理性能 支持GPU共享,提升資源利用率 ④模型加載加速: 大文件加載:OBS+SFS結(jié)合,解決ML模型庫&模型自身大文件加載問題; 鏈路加速:高性能解壓縮轉(zhuǎn)換,降網(wǎng)絡(luò)開銷、CPU解壓耗時;共享內(nèi)存加速技術(shù),降解壓IO開銷;依賴包預(yù)加載,降低公共依賴的下載、解壓耗時 同時華為云
    來自:百科
    單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實(shí)際場景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對電瓶車的檢測,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,更適合電梯內(nèi)的使用場景。標(biāo)準(zhǔn)測試場景下檢測率超過90%,錯誤率小于5%。 服務(wù)商簡介
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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
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    預(yù)警,在園區(qū)、住宅、商場和超市等視頻監(jiān)控場景實(shí)時感知異常事件,實(shí)現(xiàn)事前布防、預(yù)判,事中現(xiàn)場可視、集中指揮調(diào)度,事后可回溯、取證等業(yè)務(wù)優(yōu)勢。 優(yōu)勢: 靈活:提供邊云協(xié)同架構(gòu),根據(jù)用戶場景,靈活定制邊緣智能能力,快速部署智能算法,獲得業(yè)務(wù)最優(yōu)。 高效智能:邊緣側(cè)視頻預(yù)分析,結(jié)合云端的
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    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
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    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)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京一 可用區(qū)2 華北-北京四 可用區(qū)1 華東-上海二 可用區(qū)2 - 計算加速型 P1 NVIDIA P100(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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    AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)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)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
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    通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(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),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(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
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    智慧教學(xué)云平臺學(xué)生使用手冊-學(xué)習(xí)直播課 智慧教學(xué)云平臺學(xué)生使用手冊-學(xué)習(xí)直播課 時間:2021-03-09 18:40:27 云市場 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 鯤鵬 商品鏈接:智慧教學(xué)云平臺;服務(wù)商:北京中軟國際教育科技股份有限公司 本文介紹中軟國際智慧教學(xué)云平臺學(xué)生使用指南之學(xué)習(xí)直播課。
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    智慧教學(xué)云平臺學(xué)生使用手冊-云課堂學(xué)習(xí) 智慧教學(xué)云平臺學(xué)生使用手冊-云課堂學(xué)習(xí) 時間:2021-03-09 18:35:23 云市場 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 鯤鵬 商品鏈接:智慧教學(xué)云平臺;服務(wù)商:北京中軟國際教育科技股份有限公司 本文介紹中軟國際智慧教學(xué)云平臺學(xué)生使用指南之
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    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因?yàn)槭聦?shí)表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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    主觀題的正確答案。教師會把每章使用到的附件資料整合到課程中,學(xué)生可以在學(xué)習(xí)以后選擇下載學(xué)習(xí)視頻中提到的附件資。 5、學(xué)習(xí)崗位課程 學(xué)生可以選擇平臺提供的階段性的學(xué)習(xí)課程,按照路徑的方式進(jìn)行專項學(xué)習(xí),平臺了六大崗位課程的學(xué)習(xí)。 6、個人中心 學(xué)生學(xué)習(xí)的全部課程在個人中心->我的課程
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    據(jù)Gartner預(yù)測2029年全球80%的企業(yè)將使用低代碼平臺開發(fā)核心應(yīng)用,AI增強(qiáng)開發(fā)是加速LCAP市場增長的主要趨勢。 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 大模型訓(xùn)練和推理需要大量的計算資源,且需要專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊進(jìn)行管理,不同行業(yè)對模型的需求差異大,需要
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    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)圖像處理能夠識別成功的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識
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    備有完整的AI語音顧問、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:競爭對手多嗎,市場占有率多少,相對于競爭對手有哪些優(yōu)勢? A:目前一知智能在電商、教育及反電詐領(lǐng)域的市場占有率均占領(lǐng)先地位,且AI訓(xùn)練模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等會隨著頭部客戶語料積累的優(yōu)勢也逐漸遞
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    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。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4. 了解昇騰
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    。應(yīng)答器異位檢測算法針對鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進(jìn)行檢測,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)答器異位檢測算法的核心功能,是對應(yīng)答器放置狀態(tài)的檢測,檢測應(yīng)答器是否
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