- 深度學(xué)習(xí)語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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靈活的開(kāi)發(fā)工具:華為云提供了多種開(kāi)發(fā)工具,包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評(píng)估工具等,支持不同層次和角色的開(kāi)發(fā)者進(jìn)行快速、高效、便捷的開(kāi)發(fā)。 - 豐富的模型庫(kù):華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型和模型市場(chǎng),涵蓋了圖像、語(yǔ)音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù),支持開(kāi)發(fā)者進(jìn)行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。 - 完善來(lái)自:百科開(kāi)發(fā)者的“痛”,你遇到過(guò)么? 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)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(lái)。這就意味著,開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)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,不來(lái)自:百科
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來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) DRS中的預(yù)檢查操作 DRS中的預(yù)檢查操作 時(shí)間:2021-05-31 17:01:19 數(shù)據(jù)庫(kù) 在DRS使用中,預(yù)檢查可以提前識(shí)別是否滿足成功條件,并且還會(huì)提供失敗原因、失敗詳情、處理建議。 用戶可以根據(jù)失敗信息和處理建議的指導(dǎo),調(diào)整環(huán)境,以確保遷移成功。 文中課程來(lái)自:百科
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于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版來(lái)自:專題OCR 服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系; 3、通過(guò)模型訓(xùn)練,了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)自:百科提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化, 機(jī)器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù) 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)來(lái)自:百科供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化,機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)。 穩(wěn)定可靠 基于企來(lái)自:百科練 NAIE訓(xùn)練平臺(tái)預(yù)置多種預(yù)集成通信模型服務(wù),Zero編碼,讓開(kāi)發(fā)者無(wú)須AI經(jīng)驗(yàn)也可快速完成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練 向?qū)介_(kāi)發(fā)提升模型開(kāi)發(fā)效率,開(kāi)放協(xié)同支持多框架 從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,特征提取,模型訓(xùn)練,到上線發(fā)布,提供端到端的IDE向?qū)介_(kāi)發(fā)環(huán)境,提升模型開(kāi)發(fā)效率;支持各種主流算法來(lái)自:百科
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