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值填寫模型的入參,比如本例中預測圖片的參數為“images”。然后在“VALUE”值,選擇文件,上傳一張待預測圖片(當前僅支持單張圖片預測)。 4、參數填寫完成,單擊“Send”發(fā)送請求,結果會在Response下的對話框里顯示。 文件輸入形式的預測結果如下圖所示,返回結果的字段值根據不同模型可能有所不同。來自:專題深度學習計算服務平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的 AI開發(fā)平臺 ,提供從樣本標注、模型訓練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力,幫助用戶快速訓練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架,例如AI數據集、AI模型與算力等。來自:其他
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參賽者須根據給定的三個方向“交通流量預測”、“水質高光譜污染物分析”和“貨柜車到港預測分析”,提交整體解決方案和數據分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺進行作品開發(fā)和驗證。 特別說明: 由于三道賽題的作品開發(fā)要求有所區(qū)別,答題請通過以下3個途徑報名和提交作品。 1、交通流量預測可直接來自:百科
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ModelArts支持應用到圖像分類、物體檢測、視頻分析、 語音識別 、產品推薦、異常檢測等多種AI應用場景。 圖1 ModelArts架構 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,為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)來自:百科
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