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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理結(jié)合 內(nèi)容精選 換一換
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請(qǐng)參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理，也支持將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實(shí)現(xiàn)與指導(dǎo)請(qǐng)參考準(zhǔn)備算法章節(jié)。 3、使用控制臺(tái)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請(qǐng)參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。來自：專題異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 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)工作來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理結(jié)合 相關(guān)內(nèi)容
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1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)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：專題視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理結(jié)合 更多內(nèi)容
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案和實(shí)踐案例四個(gè)方面對(duì)知途教育與華為云深度合作下，產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答。 直播精選問答： 1、Q：端云架構(gòu)，是先學(xué)習(xí)端，還是先學(xué)習(xí)云？ A：沒有明確界定，可以個(gè)人興趣為主。如果先學(xué)習(xí) 云知識(shí) ，能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果，來自：云商店![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)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![]()
HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型，暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺(tái) 。 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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Tra來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自：專題![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)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![]()
全球首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的來自：專題![]()
第一種融合路線是KG增強(qiáng)LLM，可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強(qiáng)LLM預(yù)訓(xùn)練為例，一個(gè)代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實(shí)體或者關(guān)系來進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊(yùn)含的知識(shí)。 第二種融合路線是LLM增強(qiáng)KG。LLM可用于KG構(gòu)建、KG來自：百科![]()
時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí)，科學(xué)計(jì)算，CAE等；G系列適合于3D動(dòng)畫渲染，CAD等。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景。 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境來自：百科![]()
面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來自：專題![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)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![]()
油與無油部分的面積，將面積歸算至油枕端面圓形中得到最終的油位值。 將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫面實(shí)時(shí)分析，通過深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定變壓器油位是否處于油量不足狀態(tài)；實(shí)時(shí)將主變油位發(fā)生的時(shí)間，地點(diǎn)和現(xiàn)場(chǎng)圖片等信息發(fā)送給上級(jí)平臺(tái)，安全監(jiān)理人員來自：云商店![]()
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自：專題![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)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![]()
準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移來自：百科![]()
/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)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、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 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![]()
管理控制臺(tái) ModelArts AI應(yīng)用來源 收起 展開 自動(dòng)學(xué)習(xí) 收起 展開 使用ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)開發(fā)AI模型無需編寫代碼，您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項(xiàng)目、完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、發(fā)布訓(xùn)練、然后將訓(xùn)練的模型部署上線。新版自動(dòng)學(xué)習(xí)中，流程由workflow進(jìn)行承載。 幫助文檔 收起 展開 Workflow來自：專題![]()
邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力來自：專題
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