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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練完了后如何推理 內(nèi)容精選 換一換
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，人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求》主題分享，直播中史老師從建設(shè)背景、建設(shè)思路以及解決方案和實踐案例四個方面對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：沒來自：云商店AI應(yīng)用支持如下幾種場景的導(dǎo)入方式： 從訓(xùn)練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，并完成模型訓(xùn)練，在得到滿意的模型后，可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，用于部署服務(wù)。獲取數(shù)據(jù)的問題。 從 OBS 中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓(xùn)練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上來自：專題
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T, JDBC,ODBC，與主流BI可視化工具無縫對接；支持主流語言SDK；與OC Studio深度集成，Studio可自動同步數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集；與AI平臺協(xié)同，提供AI模型訓(xùn)練及推理分析能力。 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實驗盡在華為云學(xué)院????? 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)捷高效開發(fā)體現(xiàn)在哪些方面？來自：百科18算法，根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas 500要求，需轉(zhuǎn)換成om格式后再導(dǎo)入ModelArts。 執(zhí)行模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用時，請參考“來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練完了后如何推理 更多內(nèi)容
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優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運行在P2vs實例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2vs型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P2vs型云服務(wù)器。來自：百科![]()
優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運行在P2v實例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2v型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算來自：百科![]()
治理的自動化、智能化。通過全域智能感知，可以實現(xiàn)問題由人工發(fā)現(xiàn)、反饋變?yōu)樽詣影l(fā)現(xiàn)，不但提升了發(fā)現(xiàn)問題的效率，還減輕了基層工作負(fù)擔(dān)；問題發(fā)現(xiàn)后，通過知識計算服務(wù)，可以快速實現(xiàn)問題的分類、分析，給出建議的解決方案，找出背后的事件根因；最后機器人服務(wù)實現(xiàn)智能分撥，通過關(guān)聯(lián)事項、網(wǎng)格、處來自：百科![]()
異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學(xué)習(xí)、推理平臺預(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![]()
ModelArts 訪問在線服務(wù) ModelArts在線服務(wù)部署成功后，將為用戶提供一個可調(diào)用的API，此API為標(biāo)準(zhǔn)Restful API。在集成至生產(chǎn)環(huán)境之前，需要對此API進(jìn)行調(diào)測。 ModelArts在線服務(wù)部署成功后，將為用戶提供一個可調(diào)用的API，此API為標(biāo)準(zhǔn)Restful來自：專題![]()
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服務(wù)器創(chuàng)建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服務(wù)器一樣，在云上使用彈性云服務(wù)器，打造一個高效、可靠、安全的來自：專題![]()
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優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運行在P1實例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能來自：百科![]()
智能小站產(chǎn)品優(yōu)勢 數(shù)據(jù)本地計算：數(shù)據(jù)物理隔離，數(shù)據(jù)本地存儲、本地訓(xùn)練、本地推理 開箱即可用：免安裝，配置過程簡單，接入云上8小時，10分鐘內(nèi)可自動完成鏡像創(chuàng)建 開發(fā)體驗一致：不改變公有云ModelArts平臺線上用戶開發(fā)習(xí)慣，學(xué)習(xí)成本低 技術(shù)持續(xù)領(lǐng)先：版本便捷升級更新，AI開發(fā)服務(wù)與云上版本同步來自：百科![]()
針對如數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)中的具體問題，提供包含 數(shù)據(jù)治理 、AI模型訓(xùn)練、推理執(zhí)行等服務(wù)，運營商獲取服務(wù)后無須任何開發(fā)即可在自身網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行部署和執(zhí)行推理，解決具體業(yè)務(wù)問題 優(yōu)勢 應(yīng)用服務(wù)豐富，覆蓋網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)領(lǐng)域多場景 服務(wù)覆蓋無線、固網(wǎng)、核心網(wǎng)、DC等多種網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)場景，解決運營商網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)中的運維、效率和資源等各種問題來自：百科![]()
第一種融合路線是KG增強LLM，可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強LLM預(yù)訓(xùn)練為例，一個代表工作是百度的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蘊含的知識。 第二種融合路線是LLM增強KG。LLM可用于KG構(gòu)建、KG來自：百科![]()
）接口，將執(zhí)行流中多個推理任務(wù)下發(fā)到任務(wù)調(diào)度器中。 3、任務(wù)調(diào)度器將任務(wù)再拆分成任務(wù)塊，下發(fā)到AI Core或AI CPU上進(jìn)行執(zhí)行，完成后將任務(wù)塊結(jié)果返回給任務(wù)調(diào)度器。 4、任務(wù)調(diào)度器遍歷執(zhí)行流中的任務(wù)，循環(huán)發(fā)射任務(wù)塊并返回執(zhí)行結(jié)果直至所有任務(wù)全部完成后，將任務(wù)結(jié)果返回并存入運行管理器的內(nèi)存中。來自：百科![]()
。 在“資源池”頁簽，單擊“創(chuàng)建”，進(jìn)入購買專屬資源池界面，填寫名稱、作業(yè)類型、網(wǎng)絡(luò)規(guī)格類型、計費模式等參數(shù)。 填寫完成后，單擊“下一步”確認(rèn)規(guī)格。 確認(rèn)無誤后，單擊“提交”，即可創(chuàng)建專屬資源池。 資源計費規(guī)則 計費規(guī)則 ModelArts中使用的計算資源的計費模式，包括按需計費來自：專題![]()
自動檢測壓板投退狀態(tài)并實時反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練，將算法加載到攝像機內(nèi)部，利用攝像機AI芯片強大的分析推理能力，實現(xiàn)視頻畫面實時分析，通過深度學(xué)習(xí)算法實時檢測各種壓板的狀態(tài)。 服務(wù)商簡介 深圳市鐵越電氣有限公司成立于2000年初，注冊資來自：云商店![]()
s 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 云桌面來自：百科
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