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- 深度學(xué)習(xí)推理 內(nèi)容精選 換一換
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AI初學(xué)者:使用訂閱算法構(gòu)建模型實現(xiàn)花卉識別 推理部署最佳實踐 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 推理服務(wù)訪問公網(wǎng) 推理服務(wù)端到端運維 查看更多 收起 ModelArts相關(guān)精選推薦 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云來自:專題很多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,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)推理 相關(guān)內(nèi)容
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特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,來自:專題1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來自:專題
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打手機智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機內(nèi)部,利用攝像機內(nèi)部AI芯片強大的分析推理能力,來自:云商店GPU加速型云服務(wù)器包括G系列和P系列兩類。其中: G系列:圖形加速型 彈性云服務(wù)器 ,適合于3D動畫渲染、CAD等。 P系列:計算加速型或推理加速型彈性云服務(wù)器,適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算、CAE等。 GPU加速實例總覽 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型(G系列)和計算加速型(P系列)兩類。 圖像加速G系列來自:百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題HiLens Kit上運行。 ModelArts自動學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型,暫時不支持用于Huawei HiLens平臺 。 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)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tra來自:百科
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