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- tensorflow 數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時(shí)間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實(shí)踐，學(xué)習(xí)成本/開(kāi)發(fā)門檻高；來(lái)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(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
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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(kāi)發(fā)的自定義模型。來(lái)自：百科技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)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(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例來(lái)自：專題
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倍。相對(duì)于冷啟動(dòng)調(diào)用，熱調(diào)用（即請(qǐng)求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例）的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級(jí)。在特定領(lǐng)域例如AI推理場(chǎng)景，冷啟動(dòng)調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問(wèn)題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動(dòng)以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此，如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟來(lái)自：百科![]()
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù)，兼容K8s和Docker原生接口。用戶無(wú)需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用（如Tensorflow、Caf來(lái)自：百科![]()
分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來(lái)自：百科![]()
updated_at String 更新時(shí)間 state String 日志資源狀態(tài):pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志開(kāi)關(guān):true|false 請(qǐng)求示例 查詢流日志列表 GET來(lái)自：百科![]()
請(qǐng)求未完成。服務(wù)器不支持所請(qǐng)求的功能。 返回碼: 502 Bad Gateway 請(qǐng)求未完成。服務(wù)器從上游服務(wù)器收到一個(gè)無(wú)效的響應(yīng)。 返回碼: 503 Service Unavailable 請(qǐng)求未完成。系統(tǒng)暫時(shí)異常。 返回碼: 504 Gateway Timeout 網(wǎng)關(guān)超時(shí)。 請(qǐng)求示例 示例 1 "POST /a來(lái)自：百科![]()
展開(kāi) 即開(kāi)即用，優(yōu)化配置，支持主流AI引擎。 每個(gè)鏡像預(yù)置的AI引擎和版本是固定的，在創(chuàng)建Notebook實(shí)例時(shí)明確AI引擎和版本，包括適配的芯片。 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境給用戶提供了一組預(yù)置鏡像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用戶可以來(lái)自：專題![]()
Serverless Container（無(wú)服務(wù)器容器）引擎，讓您無(wú)需創(chuàng)建和管理服務(wù)器集群即可直接運(yùn)行容器。 了解詳情 什么是云容器實(shí)例-開(kāi)發(fā)指南 云容器實(shí)例（Cloud Container Instance， CCI）服務(wù)提供 ServerlessContainer（無(wú)服務(wù)器容器）引擎，讓您無(wú)需創(chuàng)建和管理服務(wù)器集群即可直接運(yùn)行容器。來(lái)自：專題![]()
【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知，物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí)，熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、組隊(duì)規(guī)模：每個(gè)隊(duì)伍建議由1名導(dǎo)師和3-5名學(xué)生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場(chǎng)組隊(duì)，請(qǐng)?jiān)趨①惽疤崆敖M隊(duì)。 3、未滿來(lái)自：百科![]()
14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無(wú)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(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts、端云協(xié)同解決方案 HiLens ）及無(wú)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(wú)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(kāi)來(lái)自：百科![]()
場(chǎng)景下的AI開(kāi)發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開(kāi)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(kāi)發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用等端到端全棧AI開(kāi)發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力，可以幫助用戶完成整個(gè)AI開(kāi)發(fā)流程。4. 底層硬件資源異構(gòu)化：Apulis AI Stu來(lái)自：專題![]()
評(píng)估等步驟。 開(kāi)發(fā)環(huán)境Notebook 在AI開(kāi)發(fā)階段，ModelArts也致力于提升AI開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，降低開(kāi)發(fā)門檻。ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開(kāi)發(fā)工具鏈的集成，目標(biāo)為不同類型AI開(kāi)發(fā)、探索、教學(xué)用戶，提供更好云化AI開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。Notebook支持一鍵鏡像保存。來(lái)自：專題![]()
圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí)，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求， DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~EB來(lái)自：百科![]()
算框架，擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)前Spark支持兩種數(shù)據(jù)處理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊。在Spark應(yīng)用中，可以無(wú)縫地使用SQL語(yǔ)句亦或是DataSet來(lái)自：專題![]()
名稱、類型、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：專題![]()
CEP函數(shù)等，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark計(jì)算特性：用戶可通過(guò)交互式會(huì)話(session)和批處理(batch)方式提交計(jì)算任務(wù)，在全托管Spark隊(duì)列上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 支持多數(shù)據(jù)源分析： Spark跨源連接：可通過(guò)DLI訪問(wèn)CloudTable，DWS，RDS和 CSS 等數(shù)據(jù)源。來(lái)自：專題![]()
金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具，可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系，構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢(shì)： 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的反欺詐檢測(cè)。 GeminiDB Redis 接口 GeminiDB Redis 接口采用云原生分布式架構(gòu)來(lái)自：百科
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