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- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
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架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪問(wèn)數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架PyTorch為例來(lái)自：專(zhuān)題時(shí)間：2021-01-06 10:15:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車(chē)進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車(chē)來(lái)自：云商店
- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 相關(guān)內(nèi)容
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題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。 內(nèi)容大綱： 1、了解AI開(kāi)發(fā)與傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)有什么不同; 2、如何解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問(wèn)題; 3、運(yùn)用自動(dòng)學(xué)習(xí)，快速上手AI。 聽(tīng)眾收益： 1、了解AI開(kāi)發(fā)全流程； 2、了解AI落地過(guò)程中所需要解決的核心問(wèn)題； 3、了解ModelArts的主要能力以及如何快速將AI落地。來(lái)自：百科開(kāi)發(fā)完成后，支持應(yīng)用秒級(jí)發(fā)布至PC、移動(dòng)端或API服務(wù)，無(wú)縫對(duì)接企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)。 用戶(hù)可通過(guò)自然語(yǔ)言交互即時(shí)調(diào)用功能，降低使用門(mén)檻，提升業(yè)務(wù)響應(yīng)速度。 從高校到政企，AI助手賦能千行百業(yè) 高校場(chǎng)景：打造智慧學(xué)習(xí)與創(chuàng)作引擎 在高校領(lǐng)域，通過(guò)接入DeepSeek小助手，學(xué)生和教師可以輕松獲取知識(shí)、解決問(wèn)題、學(xué)習(xí)新知識(shí)、創(chuàng)造來(lái)自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 更多內(nèi)容
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ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶(hù)自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡來(lái)自：專(zhuān)題![]()
發(fā)過(guò)程，效果往往還不盡如人意。基于盤(pán)古礦山大模型，我們將海量樣本及礦山行業(yè)知識(shí)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，大模型就如同一個(gè)接受了煤礦安全生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)的專(zhuān)家，一個(gè)大模型就可以快速覆蓋十幾類(lèi)、上百個(gè)細(xì)分場(chǎng)景。從客戶(hù)實(shí)際的部署效果來(lái)看，主運(yùn)皮帶異物識(shí)別精度高達(dá)98%，掘進(jìn)動(dòng)作規(guī)范識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)95來(lái)自：百科![]()
除了上述兩種基于簡(jiǎn)單邏輯的邊緣智能外，IoT邊緣服務(wù)還支持與華為云企業(yè)智能（EI）聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)人工智能。通過(guò)邊緣側(cè)上報(bào)的數(shù)據(jù)，EI側(cè)對(duì)AI進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練完成的AI模型下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行，典型應(yīng)用包括 人臉識(shí)別 、車(chē)輛識(shí)別等視覺(jué)系A(chǔ)I模型，實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)的高度智能化。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算能解決哪些問(wèn)題？來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
第一種融合路線(xiàn)是KG增強(qiáng)LLM，可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強(qiáng)LLM預(yù)訓(xùn)練為例，一個(gè)代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實(shí)體或者關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊(yùn)含的知識(shí)。 第二種融合路線(xiàn)是LLM增強(qiáng)KG。LLM可用于KG構(gòu)建、KG來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-10 17:05:02 通過(guò)本次7天課程學(xué)習(xí)，你將掌握數(shù)字平臺(tái)中的應(yīng)用快速開(kāi)發(fā)流程，了解AppEngine應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)的原理架構(gòu)和關(guān)鍵特性。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：華為數(shù)字平臺(tái)整體介紹、AppEngine。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解華為數(shù)字平臺(tái)的架構(gòu)體系；來(lái)自：百科![]()
。 華為云智能化產(chǎn)品專(zhuān)家 華為云推出智能開(kāi)發(fā)助手CodeArts Snap，基于華為云海量計(jì)算資源學(xué)習(xí)了1300+萬(wàn)篇技術(shù)文章、8500+萬(wàn)個(gè)開(kāi)源代碼倉(cāng)、760+億行精選代碼數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，CodeArts Snap孵化出智能生成、智能問(wèn)答、智能協(xié)同三大能力，賦能CodeArts重塑軟件開(kāi)發(fā)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時(shí)間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話(huà)層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接，來(lái)自：百科![]()
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫(kù)） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類(lèi)模型：以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類(lèi)似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來(lái)自：百科![]()
而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對(duì)外提供一致的接口，可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿(mǎn)足復(fù)雜場(chǎng)景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelAr來(lái)自：百科![]()
?????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢(xún)Volcan來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力，通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場(chǎng)景 翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)來(lái)自：百科![]()
隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品（軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺(jué)總裁 段愛(ài)國(guó) 致辭 經(jīng)過(guò)激烈的角逐，最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng)，華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)、華為機(jī)器視覺(jué)負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)自：云商店![]()
布和變現(xiàn)算法，模型。 人工智能市場(chǎng)的商品有： 藝賽旗機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 IS-RPA AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊來(lái)自：云商店![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶(hù)提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及部署支持，提供多樣化建模方式，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型 訪問(wèn)店鋪 虛擬助理服務(wù) 虛擬助理服務(wù)是基于華為WeAutomate平臺(tái)，結(jié)合RPA，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
。 華為云智能化產(chǎn)品專(zhuān)家 華為云推出智能開(kāi)發(fā)助手CodeArts Snap，基于華為云海量計(jì)算資源學(xué)習(xí)了1300+萬(wàn)篇技術(shù)文章、8500+萬(wàn)個(gè)開(kāi)源代碼倉(cāng)、760+億行精選代碼數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，CodeArts Snap孵化出智能生成、智能問(wèn)答、智能協(xié)同三大能力，賦能CodeArts重塑軟件開(kāi)發(fā)。來(lái)自：百科
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