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工業(yè)智能體 IIT 工業(yè)智能體 IIT 工業(yè)智能體，是面向工業(yè)領(lǐng)域的一站式場景模型開發(fā)平臺，用于提升非AI工程師將行業(yè)Know-How與AI深度融合、解決行業(yè)難題的效率。 工業(yè)智能體，是面向工業(yè)領(lǐng)域的一站式場景模型開發(fā)平臺，用于提升非AI工程師將行業(yè)Know-How與AI深度融合、解決行業(yè)難題的效率。

存優(yōu)化，大模型訓練與推理性能大幅提升；并圍繞大模型性能與精度評價體系構(gòu)建標準化自動流水線。 開箱即用，一站式模型開發(fā)服務(wù) 開箱即用，一站式模型開發(fā)服務(wù) 提供模型調(diào)優(yōu)、壓縮、部署、評測等全棧工具，功能覆蓋大模型全生命周期，支持用戶即開即用，低門檻使用各類大模型。 資源一站式按需開通，建設(shè)周期短

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AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts Standard ModelArts Standard 端到端的模型生產(chǎn)工具鏈，高效、易用的AI開發(fā)、訓練、推理一站式平臺 端到端的模型生產(chǎn)工具鏈，高效、易用的AI開發(fā)、訓練、推理一站式平臺 購買

一站式大模型開發(fā)平臺 一站式大模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺是集數(shù)據(jù)管理、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺，專為開發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計，旨在為開發(fā)者提供簡單、高效的大模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 最全工具鏈平臺

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數(shù)字換流站 打造換流站云-站一體化架構(gòu)，以應(yīng)用、數(shù)據(jù)、智能、運維協(xié)同支撐換流站的全面數(shù)字化，實現(xiàn)換流站運檢工作五大提升：安全提升、人員減負、應(yīng)急加強、經(jīng)營優(yōu)化、作業(yè)賦能 數(shù)字換流站 打造換流站云-站一體化架構(gòu)，以應(yīng)用、數(shù)據(jù)、智能、運維協(xié)同支撐換流站的全面數(shù)字化，實現(xiàn)換流站運檢工作

高的問題。在正式開放R2C標準化協(xié)議之前，希望更多伙伴參與標準制定及接口適配，讓更多機器人本體能高效安全地使用云上的具身智能資源。 為什么選擇CloudRobo具身智能云服務(wù) 一站式開發(fā)平臺 一站式開發(fā)平臺 基于CloudRobo平臺工具能力及具身大模型，快速啟動具身智能業(yè)務(wù)開發(fā)

采用生成式AI人工智能，只需簡單文字描述，即可對毛坯房或舊房設(shè)計改造，生成不同方案，幫助裝修設(shè)計師設(shè)計效果圖初稿，提供解決思路，速度最快可達至0.85秒/張，采用API接口形式，方便各種系統(tǒng)接入。采用生成式AI人工智能，只需簡單文字描述，即可對毛坯房或舊房設(shè)計改造，生成不同方案，

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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

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

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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模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，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。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。

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平，技術(shù)評估7項滿分！ 產(chǎn)品優(yōu)勢 華為云函數(shù)工作流 FunctionGraph的技術(shù)引領(lǐng)不僅體現(xiàn)在快速響應(yīng)業(yè)務(wù)峰值的自動彈性能力，還在于一站式的高效開發(fā)和部署體驗，以及多樣化的計費模式，幫助客戶最大化資源利用率 極快自動彈性：根據(jù)請求的并發(fā)數(shù)量自動調(diào)度資源運行函數(shù)，毫秒級彈性充沛

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)，通過深度強化學習與全局調(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。

使用FunctionGraph部署AI繪畫Stable Diffusion應(yīng)用 本章節(jié)介紹如何通過FunctionGraph的應(yīng)用中心，部署AI繪畫Stable-Diffusion應(yīng)用，并提供多種自定義使用AI繪畫應(yīng)用的方法。 本章節(jié)介紹如何通過FunctionGraph的應(yīng)用中心，部署AI繪畫Stabl

應(yīng)用運行成本高 AI應(yīng)用底層異構(gòu)資源成本高，特別是業(yè)務(wù)流量面臨波峰波谷時，在波谷周期浪費大量資源，資源利用率低 應(yīng)用周邊組件管理 除了核心業(yè)務(wù)后端，研發(fā)還需要關(guān)注整體應(yīng)用架構(gòu)部署，涉及安全、網(wǎng)絡(luò)等眾多應(yīng)用組件，導致整體產(chǎn)品上市周期延長 故障后的定位、定界、恢復 缺少一站式的大屏來監(jiān)控

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