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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,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后來自:百科華為云計(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、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題,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)來自:百科
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設(shè)備。 云側(cè)平臺(tái) 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,簡(jiǎn)化開發(fā)流程,提供統(tǒng)一的API接口,支持多種開發(fā)框架(如Caffe、TensorFlow等)。 提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù),無縫對(duì)接用戶設(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)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自:百科技術(shù)。同時(shí),ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore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(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例來自:專題
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4、盡量減少隨機(jī)I/O。通過聚簇/局部聚簇可以實(shí)現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲(chǔ),將隨機(jī)I/O轉(zhuǎn)換為連續(xù)I/O,從而減少掃描的I/O代價(jià)。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 GaussDB 開發(fā)字段設(shè)計(jì)原則 GaussDB開發(fā)在字段設(shè)計(jì)時(shí),基于查詢效率的考慮,一般遵循以下原則: 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類型:來自:專題
14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺(tái)(華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts、端云協(xié)同解決方案 HiLens )及無人駕駛小車基礎(chǔ)上,全面鍛煉和提高賽隊(duì)的AI解決方案能力及無人駕駛編程技巧的賽事。 【賽事介紹】 人工智能作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),已經(jīng)開來自:百科
場(chǎng)景下的AI開發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力:Apulis AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力,可以幫助用戶完成整個(gè)AI開發(fā)流程。4. 底層硬件資源異構(gòu)化:Apulis AI Stu來自:專題
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