頻進行模型訓(xùn)練，生成個性化聲音模型。該模型可用于華為分身視頻制作、視頻直播、智能交互等應(yīng)用</p>","subtitlePc":"<p>根據(jù)華為提供的錄制要求，客戶通過上傳3分鐘左右真人錄制的音頻進行模型訓(xùn)練，生成個性化聲音模型。該模型可用于華為分身視頻制作、視頻直播、智能交互等應(yīng)用</p>"
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全新的智慧講解體驗，將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn)，打造全國第一家智慧全息講解紀念館。模型制作服務(wù)Model making service，創(chuàng)新了全新的智慧講解體驗，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念館。借助虛實融合的技術(shù)，全面提升手機用戶在參觀
黨建智慧平臺模型制作工具，賦予了展館全新的智慧講解體驗，將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn)，打造賦能智慧全息講解紀念館黨建智慧平臺模型制作工具Model making tool，賦予了展館全新的智慧講解體驗，將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的進行全息再現(xiàn)，打造智慧全息講解紀念館。
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)認證：需先進行授權(quán)認證，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
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
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
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
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支持本地準備模型包，編寫模型配置文件和模型推理代碼，將準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。
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據(jù)的運算態(tài)加密，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。
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深圳網(wǎng)站制作與免費體驗 深圳網(wǎng)站制作與免費體驗 華為云成立于2005年，隸屬于華為公司 ，專注于云計算中公有云領(lǐng)域的技術(shù)研究與生態(tài)拓展，致力于為用戶提供一站式云計算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。針對網(wǎng)站建設(shè)及制作，華為云提供企業(yè)門戶方案（低成本、自有拖拽、快速上線）、定制建站（專業(yè)團隊量身定做網(wǎng)
制作ai模型
如果您使用了 ModelArts 不支持的AI引擎開發(fā)模型，也可通過制作自定義 鏡像 ，導(dǎo)入ModelArts創(chuàng)建為模型，并支持進行統(tǒng)一管理和部署為服務(wù)。
制作流程
場景一： 預(yù)置鏡像的環(huán)境軟件滿足要求，只需要導(dǎo)入模型包，就能用于創(chuàng)建模型，通過鏡像保存功能制作。具體案例參考在Notebook中通過鏡像保存功能制作自定義鏡像用于推理。
場景二： 預(yù)置鏡像既不滿足軟件環(huán)境要求，同時需要放入模型包，在Notebook中通過Dockerfile制作。具體案例參考在Notebook中通過Dockerfile從0制作自定義鏡像用于推理。
場景三：預(yù)置鏡像既不滿足軟件環(huán)境要求，同時需要放入模型包，新的鏡像超過35G，在服務(wù)器（如 ECS ）上制作。具體案例參考在E CS 中通過Dockerfile從0制作自定義鏡像用于推理。
約束限制
- 自定義鏡像中不能包含惡意代碼。
- 創(chuàng)建模型的自定義鏡像大小不超過50GB。
- 對于同步請求模式的模型，如果預(yù)測請求時延超過60s，會造成請求失敗，甚至?xí)蟹?wù)業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險，預(yù)測請求時延超過60s時，建議制作異步請求模式的模型。
自定義鏡像的配置規(guī)范
- 鏡像對外接口
設(shè)置鏡像的對外服務(wù)接口，推理接口需與config.json文件中apis定義的url一致，當鏡像啟動時可以直接訪問。下面是mnist鏡像的訪問示例，該鏡像內(nèi)含mnist數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型，可以識別手寫數(shù)字。其中l(wèi)isten_ip為容器IP，您可以通過啟動自定義鏡像，在容器中獲取容器IP。
- 請求示例
curl -X POST \ http://{listen_ip}:8080/ \ -F images=@seven.jpg圖4 listen_ip獲取示例
- 返回示例
{"mnist_result": 7}
- 請求示例
- （可選）健康檢查接口
如果在滾動升級時要求不中斷業(yè)務(wù)，那么必須在config.json文件中配置健康檢查的接口，供ModelArts調(diào)用，在config.json文件中配置。當業(yè)務(wù)可提供正常服務(wù)時，健康檢查接口返回健康狀態(tài)，否則返回異常狀態(tài)。
- 如果要實現(xiàn)無損滾動升級，必須配置健康檢查接口。
- 自定義鏡像如果需要在“在線服務(wù)”模塊使用 OBS 外部存儲掛載功能，需要新建一個OBS掛載專屬目錄如“/obs-mount/”，避免選擇存量目錄覆蓋已有文件。OBS掛載僅開放對掛載目錄文件新增、查看、修改功能，如果需要刪除文件請到OBS并行文件系統(tǒng)中手動刪除。
健康檢查接口示例如下。
- URI
GET /health
- 請求示例curl -X GET \ http://{listen_ip}:8080/health
- 響應(yīng)示例
{"health": "true"} - 狀態(tài)碼
表1 狀態(tài)碼 狀態(tài)碼
編碼
狀態(tài)碼說明
200
OK
請求成功
- 日志文件輸出
為保證日志內(nèi)容可以正常顯示，日志信息需要打印到標準輸出。
- 鏡像啟動入口
如果需要部署批量服務(wù)，鏡像的啟動入口文件需要為“/home/run.sh”，采用CMD設(shè)置默認啟動路徑，例如Dockerfile配置如下：
CMD ["sh", "/home/run.sh"]
- 鏡像依賴組件
如果需要部署批量服務(wù)，鏡像內(nèi)需要集成python、jre/jdk、zip等組件包。
- （可選）保持Http長鏈接，無損滾動升級
如果需要支持滾動升級的過程中不中斷業(yè)務(wù)，那么需要將服務(wù)的Http的“keep-alive”參數(shù)設(shè)置為200s。以gunicorn服務(wù)框架為例，gunicorn缺省情形下不支持keep-alive，需要同時安裝gevent并配置啟動參數(shù)“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服務(wù)框架參數(shù)設(shè)置有區(qū)別，請以實際情況為準。
- （可選）處理SIGTERM信號，容器優(yōu)雅退出
如果需要支持滾動升級的過程中不中斷業(yè)務(wù)，那么需要在容器中捕獲SIGTERM信號，并且在收到SIGTERM信號之后等待60秒再優(yōu)雅退出容器。提前優(yōu)雅退出容器可能會導(dǎo)致在滾動升級的過程中業(yè)務(wù)概率中斷。要保證容器優(yōu)雅退出，從收到SIGTERM信號開始，業(yè)務(wù)需要將收到的請求全部處理完畢再結(jié)束，這個處理時長最多不超過90秒。例如run.sh如下所示：
#!/bin/bash gunicorn_pid="" handle_sigterm() { echo "Received SIGTERM, send SIGTERM to $gunicorn_pid" if [ $gunicorn_pid != "" ]; then sleep 60 kill -15 $gunicorn_pid # 傳遞 SIGTERM 給gunicorn進程 wait $gunicorn_pid # 等待gunicorn進程完全終止 fi } trap handle_sigterm TERM
制作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)：
制作ai模型教程視頻
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APP制作
一：Debian包介紹 二：Debian包制作 -
部署guestbook應(yīng)用2-制作鏡像
本視頻指導(dǎo)用戶通過ServiceStage的圖形化設(shè)計器編排功能，創(chuàng)建guestbook應(yīng)用。第二個步驟是制作鏡像。 -
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)。