ai模型資源匯總
ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。
盤(pán)古大模型快速入門(mén) 如何調(diào)用盤(pán)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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專(zhuān)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(chǎng)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(kāi)發(fā)基本流程介紹
盤(pán)古大模型 PanguLargeModels 盤(pán)古大模型 PanguLargeModels 盤(pán)古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu) 盤(pán)古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu)
圖5-2給出了在平安城市項(xiàng)目中，結(jié)合OBS存儲(chǔ)和GaussDB(DWS)提供的多維數(shù)據(jù)碰撞分析特性，應(yīng)用AI算法模型實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別和車(chē)輛檢索的原理示意圖。 圖5-2 結(jié)合AI技術(shù)和云原生實(shí)現(xiàn)高效圖像識(shí)別
什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古CV大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型用戶(hù)指南 如何調(diào)用盤(pán)古CV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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專(zhuān)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(chǎng)景化AI案例，助力AI賦能千行百業(yè) 查看全部
云運(yùn)維中心 COC 資源 云運(yùn)維中心 COC 資源 面向華為云用戶(hù)提供安全、高效的一站式智能運(yùn)維平臺(tái) 面向華為云用戶(hù)提供安全、高效的一站式智能運(yùn)維平臺(tái) 控制臺(tái) 產(chǎn)品文檔 資源與工具 資源與工具 API 通過(guò)API對(duì)腳本、應(yīng)用資源進(jìn)行操作 用戶(hù)指南 包含使用資源運(yùn)維、變更管理、混沌演練等模塊的操作指導(dǎo)
提供昇騰版大模型工具鏈，大模型100%覆蓋遷移 提供昇騰大模型原生應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具鏈及三方大模型工具鏈，支持大模型調(diào)優(yōu)&工具鏈集成，豐富用戶(hù)選擇。 AIGC AIGC場(chǎng)景模型推理使用昇騰芯片對(duì)比友商性能明顯提升 模型轉(zhuǎn)換 分鐘級(jí)模型轉(zhuǎn)換，提供模型轉(zhuǎn)換工具一鍵轉(zhuǎn)換成mindpore格式。 自動(dòng)調(diào)優(yōu) 自動(dòng)圖優(yōu)化，生成調(diào)優(yōu)
優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專(zhuān)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(chǎng)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(kāi)發(fā)基本流程介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)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(fèi)試用 產(chǎn)品 開(kāi)啟您的大模型之旅 企業(yè)免費(fèi)試用
加速構(gòu)建企業(yè)專(zhuān)屬大模型 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專(zhuān)屬大模型 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過(guò)程，聚焦根技術(shù)，為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過(guò)程，聚焦根技術(shù)，為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 多樣性算力調(diào)度 全局統(tǒng)籌，提升算力效率 · 統(tǒng)一納管調(diào)度異構(gòu)算力資源 · 千億模型訓(xùn)練算力利用率提升47%
文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型快速入門(mén) 如何調(diào)用盤(pán)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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專(zhuān)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(chǎng)景化AI案例，助力AI賦能千行百業(yè)
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識(shí)別模型、安全帽識(shí)別模型、口罩佩戴識(shí)別模型、車(chē)牌識(shí)別模型、車(chē)輛占道識(shí)別模型5種AI模型。一，人臉識(shí)別服務(wù) 人臉識(shí)別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、模型加載、人臉注冊(cè)、人臉識(shí)別、人臉刪除、特征提取六個(gè)接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證：需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證，才能夠正常使用人臉識(shí)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(huì)動(dòng)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(gè)工作日內(nèi)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報(bào)服務(wù)提供者的名稱(chēng)、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類(lèi)型、算法自評(píng)估報(bào)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(yàn)積累，構(gòu)建了大模型三個(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)力，盤(pán)古大模型AI專(zhuān)業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢(xún)、規(guī)劃設(shè)計(jì)，到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練，再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程?；谌A為盤(pán)古提供的AI專(zhuān)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(zhuān)注于利用先進(jìn)的AI云計(jì)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(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開(kāi)發(fā)：我們可以為客戶(hù)提供系統(tǒng)的定制開(kāi)發(fā)服務(wù)，幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)更多的個(gè)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(hù)將現(xiàn)有系統(tǒng)的
angChain等流行的大模型開(kāi)發(fā)框架，構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用；團(tuán)隊(duì)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(hù)使用大模型平臺(tái)，解答用戶(hù)使用過(guò)程遇到的問(wèn)題；大模型與應(yīng)用對(duì)接集成，以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級(jí)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(chǎng)景解決方案是以AI場(chǎng)景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案，助力政企客戶(hù)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(chǎng)景。太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案，是一款專(zhuān)為滿(mǎn)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(tái)，提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化、評(píng)估、系統(tǒng)集成、用戶(hù)界面設(shè)計(jì)、部署維護(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計(jì)、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(yǔ)是一家圍繞大模型全棧開(kāi)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(jì)調(diào)優(yōu)方案，實(shí)施模型訓(xùn)練，并進(jìn)行模型評(píng)測(cè)。?熟悉盤(pán)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(kāi)發(fā)和應(yīng)用對(duì)接服務(wù)。?具備良好的軟件開(kāi)發(fā)和溝通能力，實(shí)現(xiàn)大模型與應(yīng)用的無(wú)縫對(duì)接。6. 模型運(yùn)維： ?提供技
空雷達(dá)（云資源池網(wǎng)絡(luò)AI分析平臺(tái)）為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維完成感知風(fēng)險(xiǎn)隱患、封裝網(wǎng)絡(luò)能力、保障業(yè)務(wù)連續(xù)性、輔助調(diào)度決策等維度的賦能。 星空雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)AI分析平臺(tái)，依托云網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，結(jié)合運(yùn)維大數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)平面，實(shí)現(xiàn)機(jī)器模型主導(dǎo)的邏輯推演，主要包含網(wǎng)絡(luò)可視、運(yùn)維自動(dòng)、智能診斷、能力開(kāi)放四個(gè)維度能力。1、全局網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>
了解詳情 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型是面向結(jié)構(gòu)化類(lèi)數(shù)據(jù)，基于10類(lèi)2000個(gè)基模型空間，通過(guò)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(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型 科學(xué)計(jì)算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機(jī)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(xiě)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(duì)象存儲(chǔ)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。
云堡壘機(jī)系統(tǒng)集中管理云資源，主要包括管理資源賬戶(hù)和運(yùn)維權(quán)限管理。為實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理資源，需添加資源到系統(tǒng) 配置運(yùn)維權(quán)限 用戶(hù)若需通過(guò)云堡壘機(jī)運(yùn)維資源，還需配置訪問(wèn)控制策略，關(guān)聯(lián)用戶(hù)和資源，賦予用戶(hù)相應(yīng)資源訪問(wèn)控制權(quán)限 購(gòu)買(mǎi)云堡壘機(jī) 一對(duì)一咨詢(xún) 數(shù)據(jù)安全中心 數(shù)據(jù)安全中心 使用數(shù)據(jù)安全中心（DS
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱(chēng)“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)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(gè)或多個(gè)機(jī)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
等多種實(shí)用工具，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下數(shù)據(jù)遷移和數(shù)據(jù)管理需求。 您可以通過(guò)上述工具，輕松完成OBS資源管理，包括：OBS桶創(chuàng)建，并行文件系統(tǒng)掛載，對(duì)象上傳下載等。 立即購(gòu)買(mǎi) 幫助文檔 OBS工具匯總 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（Object Storage Service，OBS）提供如下表格所示工具
，不同用戶(hù)間的專(zhuān)屬資源池物理隔離，公共資源池僅提供邏輯隔離，專(zhuān)屬資源池的隔離性、安全性要高于公共資源池。 專(zhuān)屬資源池用戶(hù)資源獨(dú)享，在資源充足的情況下，作業(yè)是不會(huì)排隊(duì)的；而公共資源池使用共享資源，在任何時(shí)候都有可能排隊(duì)。 專(zhuān)屬資源池支持打通用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)，在該專(zhuān)屬資源池中運(yùn)行的作業(yè)可以
時(shí)間段的資源配置自動(dòng)切換。 資源管理計(jì)劃功能 資源管理計(jì)劃功能支持業(yè)務(wù)資源自動(dòng)切換。用戶(hù)可以在控制臺(tái)上添加資源管理計(jì)劃，啟動(dòng)資源管理計(jì)劃，查看資源管理計(jì)劃執(zhí)行日志，停止資源管理計(jì)劃等操作。 資源管理計(jì)劃功能支持業(yè)務(wù)資源自動(dòng)切換。用戶(hù)可以在控制臺(tái)上添加資源管理計(jì)劃，啟動(dòng)資源管理計(jì)劃
據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 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(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)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(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。
000.00元/年 免費(fèi)AI客服電話-智能AI客戶(hù)聯(lián)絡(luò)中心-AI智能電話機(jī)器特征 免費(fèi)AI客服電話-智能AI客戶(hù)聯(lián)絡(luò)中心-AI智能電話機(jī)器特征 免費(fèi)AI客服電話-內(nèi)置ASR引擎 支持ASR，NLP，NLU，TTS等技術(shù)數(shù)據(jù)整合識(shí)別、響應(yīng)飛速提升 免費(fèi)AI客服電話-多輪會(huì)話 領(lǐng)先的
ai模型資源匯總
功能介紹
客戶(hù)在自建平臺(tái)查詢(xún)自己的資源使用量匯總。
- 當(dāng)前僅支持查詢(xún) CDN 、 OBS 、 IEC 和 VPC 四種云服務(wù)類(lèi)型的資源用量匯總，僅針對(duì)95計(jì)費(fèi)場(chǎng)景。
- 使用量匯總列表只包含月匯總金額和資源ID，若要查詢(xún)具體某個(gè)資源的用量明細(xì)，請(qǐng)調(diào)用查詢(xún)資源用量明細(xì)接口獲取。
接口約束
該接口只允許使用客戶(hù)AK/SK或者Token調(diào)用。
調(diào)試
您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動(dòng)生成SDK代碼示例，并提供SDK代碼示例調(diào)試功能。
URI
GET /v2/bills/customer-bills/resources/usage/summary
|
參數(shù) |
是否必選 |
參數(shù)類(lèi)型 |
取值范圍 |
描述 |
|---|---|---|---|---|
|
X-Language |
否 |
String |
最大長(zhǎng)度：10 |
語(yǔ)言，預(yù)留字段。 en_US：英文 zh_CN：中文 |
|
參數(shù) |
是否必選 |
參數(shù)類(lèi)型 |
取值范圍 |
描述 |
|---|---|---|---|---|
|
bill_cycle |
是 |
String |
最大長(zhǎng)度：7 |
賬期，東八區(qū)時(shí)間，格式為yyyy-MM。 |
|
service_type_code |
是 |
String |
最大長(zhǎng)度：64 |
云服務(wù)類(lèi)型，當(dāng)前僅支持：
|
|
resource_type_code |
是 |
String |
最大長(zhǎng)度：64 |
資源類(lèi)型編碼，當(dāng)前僅支持：
資源類(lèi)型和云服務(wù)類(lèi)型的對(duì)應(yīng)關(guān)系可調(diào)用根據(jù)云服務(wù)類(lèi)型查詢(xún)資源列表接口獲取。 |
|
usage_type |
是 |
String |
最大長(zhǎng)度：64 |
使用量類(lèi)型編碼，目前僅支持：
資源類(lèi)型和使用量類(lèi)型的對(duì)應(yīng)關(guān)系可調(diào)用查詢(xún)使用量類(lèi)型列表接口獲取。 |
|
offset |
否 |
Integer |
[0-最大整數(shù)] |
偏移量，從0開(kāi)始。默認(rèn)值為0。
說(shuō)明：
offset用于分頁(yè)處理，如不涉及分頁(yè)，請(qǐng)使用默認(rèn)值0。offset表示相對(duì)于滿(mǎn)足條件的第一個(gè)數(shù)據(jù)的偏移量。如offset = 1，則返回滿(mǎn)足條件的第二個(gè)數(shù)據(jù)至最后一個(gè)數(shù)據(jù)。 示例1，滿(mǎn)足查詢(xún)條件的結(jié)果共10條數(shù)據(jù)，limit取值為10，offset取值為1，則返回的數(shù)據(jù)為2~10，第一條數(shù)據(jù)不返回。 示例2，查詢(xún)總數(shù)20條，期望每頁(yè)返回10條數(shù)據(jù)，則獲取第一頁(yè)數(shù)據(jù)，入?yún)ffset填寫(xiě)0，limit填寫(xiě)10；獲取第二頁(yè)數(shù)據(jù)，入?yún)ffset填寫(xiě)10，limit填寫(xiě)10。 |
|
limit |
否 |
Integer |
[1-1000] |
每次查詢(xún)的數(shù)量限制。默認(rèn)值為10。 |
請(qǐng)求消息
請(qǐng)求參數(shù)
無(wú)。
請(qǐng)求示例
GET https://bss.myhuaweicloud.com/v2/bills/customer-bills/resources/usage/summary?bill_cycle=2021-07&service_type_code=hws.service.type.cdn&resource_type_code=hws.resource.type.cdn&usage_type=95Peak&offset=0&limit=10 Content-Type: application/json X-Auth-Token：MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo...ggg1BBIINPXsidG9rZ
響應(yīng)消息
響應(yīng)參數(shù)
|
參數(shù) |
參數(shù)類(lèi)型 |
取值范圍 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
error_code |
String |
最大長(zhǎng)度：16 |
狀態(tài)碼。具體請(qǐng)參考狀態(tài)碼。只有失敗才會(huì)返回這個(gè)參數(shù)。 |
|
error_msg |
String |
最大長(zhǎng)度：1024 |
錯(cuò)誤描述信息。只有失敗才會(huì)返回這個(gè)參數(shù)。 |
|
summary_usage_info_list |
List<StatUsageSummaryInfo> |
最大個(gè)數(shù)：1000 |
統(tǒng)計(jì)值，按照資源ID維度返回的月度統(tǒng)計(jì)結(jié)果。具體請(qǐng)參見(jiàn)表3。
說(shuō)明：
每月2日20點(diǎn)后可查詢(xún)上月數(shù)據(jù)；若查詢(xún)當(dāng)月數(shù)據(jù)，則只返回資源ID。 |
|
total_count |
Integer |
-- |
總條數(shù)。 |
|
參數(shù) |
參數(shù)類(lèi)型 |
取值范圍 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
resource_id |
String |
最大長(zhǎng)度：64 |
資源ID。 |
|
actual_days |
String |
最大長(zhǎng)度：32 |
有效天數(shù)，精度最高返回小數(shù)點(diǎn)后20位。
說(shuō)明：
|
|
band_width |
String |
最大長(zhǎng)度：32 |
計(jì)費(fèi)帶寬的按月匯總。
說(shuō)明：
每月2日20點(diǎn)后可查詢(xún)上月數(shù)據(jù)；若查詢(xún)當(dāng)月數(shù)據(jù)，則為空。 |
|
monthly_guaranteed_band_width |
String |
最大長(zhǎng)度：32 |
月保底帶寬的按月匯總。
說(shuō)明：
|
|
monthly_peak_band_width |
String |
最大長(zhǎng)度：32 |
月峰值帶寬。
說(shuō)明：
|
|
band_width_measure_id |
Integer |
- |
帶寬單位，您可以調(diào)用查詢(xún)度量單位列表接口獲取。若所有帶寬為空，則該字段為空。 |
響應(yīng)示例
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json;charset=UTF-8
Content-Length: length
Date: response time
{
"total_count": 2,
"summary_usage_info_list": [
{
"resource_id": "resourceinstanceid-00-000-0001",
"actual_days": "0.1",
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狀態(tài)碼
- 狀態(tài)碼4xx：由于明顯的客戶(hù)端錯(cuò)誤（例如，格式錯(cuò)誤的請(qǐng)求語(yǔ)法、參數(shù)錯(cuò)誤等），華為云會(huì)返回4xx錯(cuò)誤碼，請(qǐng)及時(shí)檢查請(qǐng)求消息的正確性，重新發(fā)起請(qǐng)求。
- 狀態(tài)碼5xx：由于華為云系統(tǒng)原因，導(dǎo)致無(wú)法完成明顯有效請(qǐng)求的處理，可及時(shí)聯(lián)系華為云客服處理。
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HTTP狀態(tài)碼 |
錯(cuò)誤碼 |
錯(cuò)誤描述 |
|---|---|---|
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400 |
CBC.0100 |
參數(shù)錯(cuò)誤。 |
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403 |
CBC.0151 |
訪問(wèn)拒絕。 |
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500 |
CBC.0999 |
未知錯(cuò)誤。 |
ai模型資源匯總常見(jiàn)問(wèn)題
更多常見(jiàn)問(wèn)題 >>-
模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)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(pán)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(shí)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(gè)人的專(zhuān)家助手。
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近年來(lái)越來(lái)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(guò)程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴(lài)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(yùn)維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，包含了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署和分享交易，通過(guò)解決AI開(kāi)發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問(wèn)題，ModelArts有效解決了AI落地難的問(wèn)題，將極大促進(jìn)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(gè)一站式的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)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(chǎng)內(nèi)與其他開(kāi)發(fā)者分享模型。
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AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開(kāi)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(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。
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以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進(jìn)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(kāi)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(kāi)發(fā)
使用電信領(lǐng)域一站式模型開(kāi)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(yàn)證，本服務(wù)為開(kāi)發(fā)者提供開(kāi)發(fā)環(huán)境、模擬驗(yàn)證環(huán)境，API和一系列開(kāi)發(fā)工具，幫助開(kāi)發(fā)者快速高效開(kāi)發(fā)電信領(lǐng)域模型。