優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè) 查看全部 學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動學(xué)習(xí)簡介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看全部 即刻領(lǐng)取 免費試用 產(chǎn)品 開啟您的大模型之旅 企業(yè)免費試用
賦能千行萬業(yè) 全鏈路專業(yè)服務(wù),讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務(wù),覆蓋大模型建設(shè)全流程,加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運營服務(wù)模式,實現(xiàn)全場景模型經(jīng)驗沉淀、全流程運營賦能產(chǎn)業(yè),快速孵化大模型場景化應(yīng)用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十大創(chuàng)新技術(shù)
盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu) 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)
廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
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100%包通過,不通過,全額退款,全國可辦理!生成式人工智能備案,大模型備案
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一,人臉識別服務(wù) 人臉識別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證:需先進行授權(quán)認(rèn)證,才能夠正常使用人臉識別服務(wù);
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會動員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā):我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務(wù),幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移:我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗積累,構(gòu)建了大模型三個方面的差異化競爭力,盤古大模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用;團隊擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持,用戶使用大模型平臺,解答用戶使用過程遇到的問題;大模型與應(yīng)用對接集成,以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。具備自研的行業(yè)模型能力,主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企
公司集成了世界領(lǐng)先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺,提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴展性設(shè)計、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品
數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓(xùn)練:?設(shè)計調(diào)優(yōu)方案,實施模型訓(xùn)練,并進行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務(wù)操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應(yīng)用工程:?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應(yīng)用對接服務(wù)。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力,實現(xiàn)大模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技
了解詳情 盤古預(yù)測大模型 盤古預(yù)測大模型是面向結(jié)構(gòu)化類數(shù)據(jù),基于10類2000個基模型空間,通過模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)AI模型。 了解詳情 盤古科學(xué)計算大模型 科學(xué)計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機械、航天航空等領(lǐng)域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海
ModelArts支持本地準(zhǔn)備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對象存儲服務(wù)OBS,從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,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)果通常是一個或多個機器學(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、評價等結(jié)果。
Web應(yīng)用防火墻新功能-大模型防火墻 大模型防火墻保障大模型應(yīng)用安全合規(guī) 大模型防火墻保障大模型應(yīng)用安全合規(guī) 生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展推動了大模型在AI推理領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用,由此也暴露出新型安全隱患:推理過程中對用戶輸入的敏感信息缺乏有效過濾、攻擊者通過精心設(shè)計的提示詞注入誘導(dǎo)模型輸出違規(guī)指
免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 “云蝠智能”企業(yè)提供AI客戶聯(lián)絡(luò)中心,包含智能語音電話機器人、智能語音呼叫、短信分發(fā)及企業(yè)微信SCRM的業(yè)務(wù)體系。通過提供AI會員回訪、通知、精準(zhǔn)營銷的系統(tǒng)進行產(chǎn)品服務(wù)和賦能。 “云蝠智能”企
從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。
最佳實踐:購買、簽發(fā)、安裝SSL證書 Web應(yīng)用防火墻新功能-大模型防火墻 面向大模型推理應(yīng)用場景提供全棧縱深的安全防御能力,覆蓋提示詞注入及內(nèi)容合規(guī)檢測、防敏感信息泄露等安全防御能力,保護AI應(yīng)用穩(wěn)定可靠運行 大模型防火墻 大模型防火墻 生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展推動了大模型在AI推理領(lǐng)域的規(guī)?;瘧?yīng)用,由此也暴
.email域名注冊 什么是.email域名注冊? 域名注冊(Domain Registration)是用戶付費獲取Internet上某一域名一段時間使用權(quán)的過程。華為云域名注冊服務(wù)提供域名的注冊、購買、實名認(rèn)證以及管理功能。 華為云的域名注冊服務(wù)與新網(wǎng)合作,因此通過華為云注冊的
這些DeepSeek模型在多項能力上與OpenAI的o1-mini相當(dāng),為開發(fā)者提供了強大的AI能力。 在MaaS平臺上,DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線,開發(fā)者可以通過在線體驗或API調(diào)用來使用這些模型。為了幫助開發(fā)者快速驗證和開發(fā)創(chuàng)新的AI應(yīng)用,平臺還提供了200
生成式ai模型
該案例是使用華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts的新版“自動學(xué)習(xí)”功能,基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn),讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測”的AI模型的訓(xùn)練和部署。依據(jù)開發(fā)者提供的標(biāo)注數(shù)據(jù)及選擇的場景,無需任何代碼開發(fā),自動生成滿足用戶精度要求的模型??芍С謭D片分類、物體檢測、預(yù)測分析、聲音分類等場景??筛鶕?jù)最終部署環(huán)境和開發(fā)者需求的推理速度,自動調(diào)優(yōu)并生成滿足要求的模型。
費用說明:本案例使用過程中,從AI Gallery下載數(shù)據(jù)集免費,但是數(shù)據(jù)集存儲在 OBS 桶中會收取少量費用,具體計費請參見OBS價格詳情頁。
在 ModelArts 上運行訓(xùn)練作業(yè)、將模型部署為在線服務(wù)會收取計算資源費用。案例使用完成后請參考后續(xù)操作:清除相應(yīng)資源及時清除資源和數(shù)據(jù)。
步驟一:準(zhǔn)備工作
- 注冊華為賬號并開通華為云、實名認(rèn)證
- 配置委托訪問授權(quán)
ModelArts使用過程中涉及到OBS等服務(wù)交互,首次使用ModelArts需要用戶配置委托授權(quán),允許訪問這些依賴服務(wù)。具體配置操作請參見配置ModelArts Standard訪問授權(quán)。
步驟二:創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
- 單擊口罩檢測小數(shù)據(jù)集進入數(shù)據(jù)集詳情頁,單擊右側(cè)“下載”。
- 在彈出的窗口中選擇云服務(wù)區(qū)域,例如該案例選擇云服務(wù)區(qū)域為“華北-北京四”,單擊“確定”進入下載詳情頁。
- 在“下載詳情”頁面,填寫參數(shù)。
- 下載方式: 對象存儲 服務(wù)OBS。
- 目標(biāo)區(qū)域:華北-北京四,目標(biāo)區(qū)域須與上一步中選擇的云服務(wù)區(qū)域保持一致。
- 數(shù)據(jù)類型:圖片。
- 目標(biāo)位置:用來存放源數(shù)據(jù)集信息,例如本案例中從Gallery下載的數(shù)據(jù)集。單擊
圖標(biāo)選擇您的OBS桶下的任意一處目錄。
圖1 下載數(shù)據(jù)集到OBS桶中
- 確認(rèn)無誤后單擊右下角“確定”。
- 系統(tǒng)會跳轉(zhuǎn)到我的下載頁面,單擊
按鈕,查看下載進度,等待數(shù)據(jù)集下載完成(下載完成大約需要5分鐘,請耐心等待)。單擊
展開下載詳情,可以查看該數(shù)據(jù)集的“目標(biāo)位置”。
步驟三:創(chuàng)建自動學(xué)習(xí)物體檢測項目
- 確保數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成且可正常使用后,在ModelArts控制臺,左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“自動學(xué)習(xí)”默認(rèn)進入新版自動學(xué)習(xí)頁面,選擇物體檢測項目,單擊“創(chuàng)建項目”。
- 進入“創(chuàng)建物體檢測”頁面后,填寫相關(guān)參數(shù)。
- 計費模式:默認(rèn)按需計費。
- 名稱:自行創(chuàng)建項目名稱。
- 描述:自行描述項目詳情,例如口罩檢測。
- 數(shù)據(jù)集:單擊右側(cè)的創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,先使用步驟二中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集,并完成數(shù)據(jù)標(biāo)注。具體參考創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和標(biāo)注數(shù)據(jù)。
- 輸出路徑:設(shè)置數(shù)據(jù)集標(biāo)注完成后在OBS中的存放位置,不能與輸入數(shù)據(jù)放在同一目錄下。
- 訓(xùn)練規(guī)格:根據(jù)您的實際需要選擇對應(yīng)的訓(xùn)練規(guī)格。
- 確認(rèn)無誤后單擊右下角“創(chuàng)建項目”可自動跳轉(zhuǎn)至自動學(xué)習(xí)的運行總覽頁面。
步驟四:運行工作流
在自動學(xué)習(xí)的運行總覽頁面,會產(chǎn)生一條工作流。工作流會自動從數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點開始,依次運行數(shù)據(jù)集版本發(fā)布、數(shù)據(jù)校驗、物體檢測、模型注冊、服務(wù)部署等節(jié)點,直至工作流全部運行完成。您需要做的是:
- 在數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點,待數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點變?yōu)殚偕礊椤暗却僮鳌睜顟B(tài),雙擊數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點,打開數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點的運行詳情頁面。前往實例詳情頁確認(rèn)所有圖片是否都標(biāo)注完成,確認(rèn)無誤后,回到工作流頁面單擊“繼續(xù)運行”。
- 在“確認(rèn)是否繼續(xù)允許”的彈窗中,單擊“確定”,工作流會繼續(xù)從數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點依次運行到服務(wù)部署節(jié)點。該段時間不需要用戶做任何操作。
- 當(dāng)工作流運行到“服務(wù)部署”節(jié)點,“服務(wù)部署”節(jié)點會變成橙色,雙擊“服務(wù)部署”節(jié)點。在服務(wù)部署頁簽中,可以看到狀態(tài)變?yōu)榱恕暗却斎搿薄?/li>
- 需要選擇填寫以下兩個參數(shù),其他參數(shù)均為默認(rèn)值,保持不變。
- 計算節(jié)點規(guī)格:根據(jù)您的實際需求選擇相應(yīng)的規(guī)格。
- 是否自動停止:為避免資源浪費,建議打開自動停止開關(guān),根據(jù)您的實際需要,選擇自動停止時間,也可以自定義自動停止的時間。
圖2 選擇計算節(jié)點規(guī)格
圖3 設(shè)置自動停止
- 參數(shù)填寫完畢之后,單擊運行狀況右邊的“繼續(xù)運行”,單擊確認(rèn)彈窗中的“確定”即可繼續(xù)完成工作流的運行。
步驟五:預(yù)測分析
運行完成的工作流會自動部署為相應(yīng)的在線服務(wù),您只需要在相應(yīng)的服務(wù)詳情頁面進行預(yù)測即可。
- 在服務(wù)部署節(jié)點單擊“實例詳情”直接跳轉(zhuǎn)進入在線服務(wù)詳情頁,或者在ModelArts控制臺,選擇“模型部署 > 在線服務(wù)”,單擊生成的在線服務(wù)名稱,即可進入在線服務(wù)詳情頁。
- 在服務(wù)詳情頁,選擇“預(yù)測”頁簽。
圖4 上傳預(yù)測圖片
- 單擊“上傳”選擇上傳一張需要預(yù)測的圖片,單擊“預(yù)測”,即可在右邊的預(yù)測結(jié)果顯示區(qū)查看您的預(yù)測結(jié)果。
圖5 查看預(yù)測結(jié)果(1)--沒戴口罩
圖6 查看預(yù)測結(jié)果(2)--戴口罩
后續(xù)操作:清除相應(yīng)資源
在完成預(yù)測之后,建議關(guān)閉服務(wù),以免產(chǎn)生不必要的計費。
- 停止運行服務(wù)
- 預(yù)測完成后,單擊頁面右上角的“停止”,即可停止該服務(wù)。
- 單擊左上角
返回在線服務(wù),在對應(yīng)的服務(wù)名稱所在行,單擊選擇操作列的“更多>停止”,停止該服務(wù)。
圖7 停止服務(wù)
- 清除OBS中的數(shù)據(jù)。
- 在控制臺左側(cè)導(dǎo)航欄的服務(wù)列表
,選擇“對象存儲服務(wù)OBS”,進入OBS服務(wù)詳情頁面。 - 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“桶列表”,在列表詳情,找到自己創(chuàng)建的OBS桶,單擊桶名稱,進入OBS桶詳情。
- 在桶的詳情頁,左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“對象”,在右側(cè)“名稱”列選中不需要的存儲對象,單擊操作列的“更多>刪除”,即可刪除相應(yīng)的存儲對象。
- 在控制臺左側(cè)導(dǎo)航欄的服務(wù)列表
常見問題
- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時找不到創(chuàng)建的OBS桶,請查看OBS桶與ModelArts是否在同一個區(qū)域。
- 數(shù)據(jù)校驗節(jié)點失敗。
請查看您的數(shù)據(jù)集是否符合規(guī)范,數(shù)據(jù)集規(guī)范請參考數(shù)據(jù)集要求與上傳規(guī)范。
生成式ai模型常見問題
更多常見問題 >>-
模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
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盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。
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近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺,包含了AI應(yīng)用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。
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ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。
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AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。
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隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級擴展到ZB級。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應(yīng)在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點,做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):
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NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)演示
以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進行模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)操作演示,使開發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)。 -
數(shù)據(jù)中心AI模型開發(fā)
使用電信領(lǐng)域一站式模型開發(fā)服務(wù),從數(shù)據(jù)預(yù)處理,到特征提取、模型訓(xùn)練、模型驗證,本服務(wù)為開發(fā)者提供開發(fā)環(huán)境、模擬驗證環(huán)境,API和一系列開發(fā)工具,幫助開發(fā)者快速高效開發(fā)電信領(lǐng)域模型。 -
3.1 電信AI模型訓(xùn)練平臺簡介
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