檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
【報(bào)名人數(shù)】3800人 開(kāi)始學(xué)習(xí) 入門(mén)篇：人工智能開(kāi)啟新時(shí)代 本課程主要內(nèi)容包括：人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 【課程大綱】 第1章 人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2章 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3章 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4章 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力
感知：獲取文本、語(yǔ)音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。 推理：利用深度學(xué)習(xí)模型融合不同模態(tài)的特征。 交互：根據(jù)情感結(jié)果進(jìn)行反饋（如客服機(jī)器人根據(jù)用戶情緒調(diào)整語(yǔ)氣）。 2.2 多模態(tài)情感分析的流程 數(shù)據(jù)采集：獲取文本（評(píng)論）、圖像（表情）、語(yǔ)音（語(yǔ)調(diào)）等數(shù)據(jù)。 特征提取：使用預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、ResNet、Wav2Vec）提取模態(tài)特征。
lel） 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，訓(xùn)練時(shí)間也隨之增加。為了提高訓(xùn)練效率，需要采用高效的并行計(jì)算方法。在單機(jī)環(huán)境下，如何充分利用多塊GPU卡的計(jì)算能力成為一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本章節(jié)將介紹基于PyTorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練方法，通過(guò)合理的數(shù)據(jù)劃分和模型同步策略，充
存量思維與外接大腦：模型樹(shù)還體現(xiàn)了存量思維的理念，即重視知識(shí)的積累和沉淀。通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)和更新模型樹(shù)，學(xué)習(xí)者可以不斷地豐富自己的知識(shí)庫(kù)。此外，模型樹(shù)還可以作為“外接大腦”，幫助學(xué)習(xí)者存儲(chǔ)和檢索大量的知識(shí)信息，減輕大腦的負(fù)擔(dān)。 在實(shí)際應(yīng)用中，模型樹(shù)可以幫助學(xué)習(xí)者更好地規(guī)劃學(xué)習(xí)計(jì)劃、整理學(xué)習(xí)筆記、
集群網(wǎng)絡(luò)模型選擇及各模型區(qū)別 自研高性能商業(yè)版容器網(wǎng)絡(luò)插件，支持容器隧道網(wǎng)絡(luò)、VPC網(wǎng)絡(luò)、云原生網(wǎng)絡(luò)2.0網(wǎng)絡(luò)模型： 集群創(chuàng)建成功后，網(wǎng)絡(luò)模型不可更改，請(qǐng)謹(jǐn)慎選擇。 容器隧道網(wǎng)絡(luò)（Overlay）：基于底層VPC網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了獨(dú)立的VXLAN隧道化容器網(wǎng)絡(luò)，適用于一般場(chǎng)景。VXLAN
導(dǎo)入模型 導(dǎo)入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根據(jù)模型ID生成模型對(duì)象。 創(chuàng)建模型。模型對(duì)象的屬性，請(qǐng)參見(jiàn)查詢模型詳情。 示例模型文件 以PyTorch為例，編寫(xiě)模型文件。PyTorch模型包結(jié)構(gòu)可參考模型包規(guī)范介紹。 OBS桶/目錄名 ├── resnet │ ├── model
embedding的結(jié)果。 約束限制： 不涉及 取值范圍： 不涉及 默認(rèn)取值： 不涉及 ret String 參數(shù)解釋： 錯(cuò)誤碼。 約束限制： 不涉及 取值范圍： 不涉及 默認(rèn)取值： 不涉及 msg String 參數(shù)解釋： 錯(cuò)誤信息。 約束限制： 不涉及 取值范圍： 不涉及 默認(rèn)取值： 不涉及 cost
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
初始化 模型訓(xùn)練任務(wù)正在進(jìn)行初始化配置，準(zhǔn)備開(kāi)始訓(xùn)練。 排隊(duì)中 模型訓(xùn)練任務(wù)正在排隊(duì)，請(qǐng)稍等。 運(yùn)行中 模型正在訓(xùn)練中，訓(xùn)練過(guò)程尚未結(jié)束。 停止中 模型訓(xùn)練正在停止中。 已停止 模型訓(xùn)練已被用戶手動(dòng)停止。 失敗 模型訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，需查看日志定位訓(xùn)練失敗原因。 已完成 模型訓(xùn)練已完成。
保溝通順暢，緊密跟進(jìn)備案進(jìn)度，提供全流程的技術(shù)支持與合規(guī)指導(dǎo)，確保符合監(jiān)管要求。4、成功案例豐富5、不通過(guò)不收費(fèi)生成式人工智能上線備案表 附件1：安全評(píng)估報(bào)告 附件2: 模型服務(wù)協(xié)議 附件3: 語(yǔ)料標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則 附件4:攔截關(guān)鍵詞列表（如較長(zhǎng)，附電子版即可） 附件5:評(píng)估測(cè)試題（如較
殘差塊除了包含權(quán)重層，還通過(guò)越層連接將輸入x直接連到輸出上。ResNet通過(guò)堆疊殘差塊使網(wǎng)絡(luò)深度達(dá)到152層，殘差網(wǎng)絡(luò)在圖像分類(lèi)任務(wù)中獲得了較大的成功。ResNet變體可分為4類(lèi)：深度殘差網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化采用新的訓(xùn)練方法基于增加寬度的變體采用新維度的變體使用注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)人眼觀看一幅
模型開(kāi)發(fā) ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供了模型開(kāi)發(fā)功能，涵蓋了從模型訓(xùn)練到模型調(diào)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。平臺(tái)支持全流程的模型生命周期管理，確保從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的每一個(gè)環(huán)節(jié)都能高效、精確地執(zhí)行，為實(shí)際應(yīng)用提供強(qiáng)大的智能支持。 圖1 模型開(kāi)發(fā) 模型訓(xùn)練：在模型開(kāi)發(fā)的第一步，ModelArts
學(xué)習(xí)方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，深度自編碼器等。深度學(xué)習(xí)的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過(guò)構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過(guò)多層的高層次特征來(lái)表示數(shù)據(jù)的抽象語(yǔ)義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)解耦運(yùn)動(dòng)、深度等物理屬性，避免模型收斂到單一模式。 4. ??隨機(jī)微調(diào)與元學(xué)習(xí)?? ??隨機(jī)權(quán)重平均（SWA）??：在訓(xùn)練后期對(duì)模型權(quán)重進(jìn)行指數(shù)移動(dòng)平均，平滑參數(shù)空間中的優(yōu)化路徑，減少陷入局部最優(yōu)的概率。 ??元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）??：訓(xùn)練模型快速適應(yīng)新任務(wù)（
刪除模型 刪除模型對(duì)象。 示例代碼 在ModelArts notebook平臺(tái)，Session鑒權(quán)無(wú)需輸入鑒權(quán)參數(shù)。其它平臺(tái)的Session鑒權(quán)請(qǐng)參見(jiàn)Session鑒權(quán)。 方式1：根據(jù)導(dǎo)入模型或模型調(diào)試生成的模型對(duì)象進(jìn)行模型對(duì)象刪除 1 2 3 4 5 6 from modelarts
在線開(kāi)發(fā)產(chǎn)品模型 概述 在線開(kāi)發(fā)產(chǎn)品模型前需要?jiǎng)?chuàng)建產(chǎn)品。創(chuàng)建產(chǎn)品需要輸入產(chǎn)品名稱、協(xié)議類(lèi)型、數(shù)據(jù)格式、所屬行業(yè)和設(shè)備類(lèi)型等信息，產(chǎn)品模型會(huì)使用這些信息作為設(shè)備能力字段取值。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供了標(biāo)準(zhǔn)模型和廠商模型，這些模型涉及多個(gè)領(lǐng)域，模型中提供了已經(jīng)編輯好的產(chǎn)品模型文件，您可以根據(jù)自
“智能標(biāo)注”是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。“智能標(biāo)注”又包含“主動(dòng)學(xué)習(xí)”和“預(yù)標(biāo)注”兩類(lèi)。 “主動(dòng)學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動(dòng)使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)、難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶找到難例。 “預(yù)標(biāo)注”表示選擇用戶模型管理里面的模型進(jìn)行智能標(biāo)注。
全新的智慧講解體驗(yàn)，將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn)，打造全國(guó)第一家智慧全息講解紀(jì)念館。模型制作服務(wù)Model making service，創(chuàng)新了全新的智慧講解體驗(yàn)，將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn)，打造智慧全息講解紀(jì)念館。借助虛實(shí)融合的技術(shù)，全面提升手機(jī)用戶在參觀
為我們的模型需要能夠接受我們的多種輸入（不同類(lèi)型） 并計(jì)算對(duì)這些輸入的預(yù)測(cè)。 在本教程的其余部分中，您將學(xué)習(xí)如何： 定義一個(gè) Keras 模型，該模型能夠同時(shí)接受多個(gè)輸入，包括數(shù)值、分類(lèi)和圖像數(shù)據(jù)。在混合數(shù)據(jù)輸入上訓(xùn)練端到端 Keras 模型。使用多輸入評(píng)估我們的模型。 要了解有關(guān)使用
盤(pán)古大模型測(cè)試 所屬項(xiàng)目 指定擁有該模型使用權(quán)限的項(xiàng)目空間，為空則表示全部空間擁有該模型使用權(quán)限。 workspace01 模型類(lèi)型 設(shè)置模型類(lèi)型。 盤(pán)古大模型（云底座）：盤(pán)古大模型服務(wù)購(gòu)買(mǎi)部署的大模型。 開(kāi)源大模型（昇騰云）：昇騰云服務(wù)部署的開(kāi)源大模型。 開(kāi)源大模型（裸機(jī)）：自定義裸機(jī)部署的開(kāi)源大模型。
