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- 自動化訓(xùn)練 ai 的平臺 內(nèi)容精選 換一換
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什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型 第4章 主流預(yù)訓(xùn)練語言模型介紹 第5章 華為在預(yù)訓(xùn)練語言模型領(lǐng)域的工作 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合來自：百科圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題
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ModelArts Pro的應(yīng)用場景 ModelArts Pro的應(yīng)用場景 時間：2020-09-18 16:06:13 華為云ModelArts Pro定位為企業(yè)AI生產(chǎn)力工具，提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式，將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識沉淀在相應(yīng)的套件和行業(yè)工作流(Wor來自：百科ModelArts自動學(xué)習(xí)與ModelArts PRO的區(qū)別 AI Gallery簡介:資產(chǎn)介紹 修訂記錄 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 ML Studio簡介:ML Studio是什么 最佳實踐 【下線公告】華為云ModelArts服務(wù)舊版訓(xùn)練管理下線公告:常見問題 計費概述來自：百科
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可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依來自：百科![]()
優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。來自：百科![]()
基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 時間：2020-12-01 14:27:55 本次實驗將搭建一套基本功能完整的容器自動化部署K8S系統(tǒng)，配置Docker鏡像庫，初始化各節(jié)點配置，實現(xiàn)具有nginx服務(wù)的容器服務(wù)部署，并進行驗證。來自：百科![]()
PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗的訓(xùn)練平臺輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練 NAIE訓(xùn)練平臺預(yù)置多種預(yù)集成通信模型服務(wù)，Zero編碼，讓開發(fā)者無須AI經(jīng)驗也可快速完成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域模型的開發(fā)和訓(xùn)練來自：百科![]()
而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面來自：百科![]()
課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié)來自：百科![]()
on語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：專題![]()
檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：專題![]()
delArts創(chuàng)建的Notebook上進行實踐。眾所周知，編程過程中肯定需要找個地方來存放數(shù)據(jù)，所以實驗的第一步，就是創(chuàng)建一個用于存儲數(shù)據(jù)的 OBS 桶。不用擔(dān)心不知道如何創(chuàng)建OBS桶，沙箱實驗室中有詳細(xì)的實驗手冊，每一步都能感受到開發(fā)人員的貼心！ 創(chuàng)建好存儲數(shù)據(jù)的OBS桶后，就可以來自：百科![]()
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和應(yīng)用。通過博瀚智能的服務(wù)，客戶可以實現(xiàn)端到端的AI開發(fā)和部署，從數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練和推理，再到應(yīng)用部署和管理，全程閉環(huán)。他們的云邊端協(xié)同管理PaaS軟件平臺可以幫助客戶實現(xiàn)云端和邊緣設(shè)備之間的協(xié)同管理，提供全場景的解決方案?？傊?，博瀚智能的人工智能綜合平臺和智能化數(shù)據(jù)處理解決方來自：專題![]()
優(yōu)化功能，讓研發(fā)效率倍增！ 這種以簡單的語言提示，生成復(fù)雜自動化工作流程的設(shè)計非常引人注目。實現(xiàn)起來卻絕非易事：理想的AI模型依賴海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從而提升AI判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性（即：參數(shù)合理分布）。雖然在AI for code領(lǐng)域，有大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)對外開放使用，但出于場景落地、準(zhǔn)確來自：百科![]()
為開發(fā)人員提供更加靈活的選擇。5. 豐富的算法和模型庫:AI開發(fā)平臺能夠提供豐富的算法和模型庫,使得開發(fā)人員可以更加快速地實現(xiàn)模型,提高模型效果。6. 完善的技術(shù)支持和社區(qū):AI開發(fā)平臺能夠提供完善的技術(shù)支持和社區(qū),幫助開發(fā)人員解決使用過程中遇到的問題,促進社區(qū)的共同發(fā)展。 除了AI開發(fā)平臺外，云商店還有哪些類似產(chǎn)品？來自：專題![]()
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程中沉淀的一系列算法、模型、應(yīng)用進行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經(jīng)沉淀了超過5000個模型資產(chǎn)，讓不懂專業(yè)技術(shù)的用戶也能實現(xiàn)AI應(yīng)用的快速構(gòu)建，讓AI在行業(yè)的落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精來自：百科
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