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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。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎,開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后來(lái)自:百科名稱(chēng)、類(lèi)型、默認(rèn)值、約束等,具體設(shè)置方法可以參考定義超參。 如果用戶(hù)使用的AI引擎為pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-來(lái)自:專(zhuān)題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-15 14:41:32 網(wǎng)絡(luò)智能體(Network AI Engine,NAIE)將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類(lèi)、重復(fù)性、復(fù)雜類(lèi)等問(wèn)題,提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn),使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:百科設(shè)備。 云側(cè)平臺(tái) 1.技能開(kāi)發(fā) 提供統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程,提供統(tǒng)一的API接口,支持多種開(kāi)發(fā)框架(如Caffe、TensorFlow等)。 提供模型訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù),無(wú)縫對(duì)接用戶(hù)設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型,也可導(dǎo)入用戶(hù)線(xiàn)下開(kāi)發(fā)的自定義模型。來(lái)自:百科
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Chassis應(yīng)用如何接入ServiceComb引擎 微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎(Cloud Service Engine, CS E),是用于微服務(wù)應(yīng)用的云中間件,支持華為云自研的注冊(cè)配置中心Servicecomb引擎和開(kāi)源增強(qiáng)的注冊(cè)配置中心Nacos引擎。用戶(hù)可結(jié)合其他云服務(wù),快速構(gòu)建云原生微來(lái)自:專(zhuān)題
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