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- tensorflow實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
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ta和AI場(chǎng)景下，通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái)，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門(mén)指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來(lái)自：專(zhuān)題
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模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場(chǎng)景，若是多模型場(chǎng)景（例如含有多個(gè)模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從OBS中導(dǎo)入元模來(lái)自：專(zhuān)題使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。來(lái)自：百科
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要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、MXNet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。例如，面向業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎、語(yǔ)言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專(zhuān)門(mén)用來(lái)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語(yǔ)言文字引擎面向語(yǔ)音及其他領(lǐng)域，提供一些語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處來(lái)自：百科![]()
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![]()
功能，均可以通過(guò)web界面由用戶(hù)自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過(guò)VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶(hù)能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來(lái)支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來(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(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)線下開(kāi)發(fā)的自定義模型。來(lái)自：百科![]()
的公益性的技術(shù)沙龍“ModelArts AI 開(kāi)發(fā)者實(shí)戰(zhàn)營(yíng)“，體驗(yàn)到了知途教育不同于網(wǎng)上大多數(shù)AI課程只教理論、欠缺實(shí)戰(zhàn)，而是核心在于以實(shí)戰(zhàn)為主，通過(guò)多項(xiàng)案例實(shí)操，助力開(kāi)發(fā)者系統(tǒng)性掌握AI實(shí)戰(zhàn)技能。那么此次AI人才培養(yǎng)解決方案是否還會(huì)以實(shí)戰(zhàn)為主？是否增加新的環(huán)節(jié)？ A：“與企業(yè)對(duì)來(lái)自：云商店![]()
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(zhuān)題![]()
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(hù)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![]()
1、了解物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)知識(shí)； 2、熟悉華為 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 及華為物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)； 3、熟悉物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)原理與實(shí)戰(zhàn)。 課程大綱 第1章 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)原理與實(shí)戰(zhàn) 第2章 物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)原理與實(shí)戰(zhàn) 第3章 物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)原理與實(shí)戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡(jiǎn)接入、智能化、安全可信等全棧全場(chǎng)景服務(wù)和來(lái)自：百科![]()
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![]()
開(kāi)發(fā)者 《Huawei LiteOS設(shè)備開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》 《IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā)》 《Huawei LiteOS設(shè)備開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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![]()
本課程以電商場(chǎng)景為案例，通過(guò)學(xué)習(xí)讓你從基礎(chǔ)入門(mén)到實(shí)戰(zhàn)提升一站式掌握，系統(tǒng)學(xué)習(xí)應(yīng)用性能調(diào)優(yōu)，即學(xué)即用。 課程簡(jiǎn)介 本期課程結(jié)合華為云性能測(cè)試服務(wù)CPTS，及應(yīng)用性能調(diào)優(yōu)解決方案，以電商為案例，從基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)循序漸進(jìn)式學(xué)習(xí)。7天全流程實(shí)戰(zhàn)課程，讓你系統(tǒng)性掌握應(yīng)用性能調(diào)優(yōu)，即學(xué)即用。 課程目標(biāo)來(lái)自：百科![]()
） 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 初級(jí) 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python） 實(shí)驗(yàn)配置了AI1開(kāi)發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書(shū)，供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 初級(jí) 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)應(yīng)用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
開(kāi)發(fā)者 《Huawei LiteOS設(shè)備開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》 《IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā)》 《Huawei LiteOS設(shè)備開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(xún)流日志列表 GET來(lái)自：百科
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