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  • 如何訓(xùn)練AI模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 間進(jìn)行人工智能的開(kāi)發(fā)和部署。2. 支持全場(chǎng)景數(shù)據(jù)的處理:AI Studio支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)的端到端AI化處理,包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練模型優(yōu)化和模型部署等環(huán)節(jié)。3. 提供多種功能模塊:AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái)、人工智能平臺(tái)、數(shù)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    (定制方案)、AI訓(xùn)練師(話術(shù)配置相關(guān)),我們始終認(rèn)為一知智能科技是做服務(wù)的公司,針對(duì)有方向性的問(wèn)題,也十分愿意與用戶(hù)共同探討。 9、Q:在ASR 語(yǔ)音識(shí)別 方面,是如何實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制識(shí)別模型的? A:首先可以獲取基于行業(yè)的語(yǔ)料包,如電商行業(yè)問(wèn)價(jià),通過(guò)行業(yè)數(shù)據(jù)積累的模型可能包含了10
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  • 如何訓(xùn)練AI模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 云上一站式自助服務(wù)平臺(tái),簡(jiǎn)單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成,端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練,任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn),業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準(zhǔn),業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正,口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配,語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然 AI重打光,人臉與背景融合度高,圖像更真實(shí)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    iLens平臺(tái)部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開(kāi)發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)或線下,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開(kāi)發(fā)和模型訓(xùn)練,得到模型后,根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類(lèi)型,完成對(duì)應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開(kāi)發(fā) 開(kāi)發(fā)者可以選擇基于ModelBox框架進(jìn)行推理階段的代
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • 如何訓(xùn)練AI模型 更多內(nèi)容
  • 力,使能千行百業(yè)降本增效 免費(fèi)注冊(cè) 管理控制臺(tái) 真人聲音錄制 客戶(hù)錄制真人音頻,上傳至 MetaStudio 進(jìn)行AI訓(xùn)練,即可得到和真人音色1:1復(fù)刻的聲音模型。 聲音模型可實(shí)現(xiàn)文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音,應(yīng)用于數(shù)字人視頻制作、直播、交互問(wèn)答等場(chǎng)景中。不同版本錄制規(guī)格如下: 基礎(chǔ)版:20句,每個(gè)音
    來(lái)自:專(zhuān)題
    例數(shù)計(jì)費(fèi),不區(qū)分任務(wù)(訓(xùn)練作業(yè)、部署、開(kāi)發(fā))。公共資源池是ModelArts默認(rèn)提供,不需另行創(chuàng)建或配置,您可以直接在AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中,直接選擇公共資源池進(jìn)行使用。 專(zhuān)屬資源池:提供獨(dú)享的計(jì)算資源,可用于Workflow、自動(dòng)學(xué)習(xí)、開(kāi)發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練作業(yè)、部署模型。專(zhuān)屬資源池不與其他用戶(hù)共享,更加高效。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    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-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 一站式 開(kāi)“箱”即用,涵蓋AI開(kāi)發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、管理、
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    ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái),提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開(kāi)發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練模型部署都可以在Mo
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    升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): ●高效:云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控:智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控 圖1 工業(yè)視覺(jué)場(chǎng)景
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 持續(xù)領(lǐng)先同行?看華為云EI如何助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型 持續(xù)領(lǐng)先同行?看華為云EI如何助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型 時(shí)間:2023-11-02 18:16:30 在數(shù)字化時(shí)代,企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為各行各業(yè)面臨的重要課題。眾多企業(yè)在實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨著眾多挑戰(zhàn)和痛點(diǎn),包括技術(shù)
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    的落地更簡(jiǎn)單。 盤(pán)古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式,能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驅(qū)動(dòng)AI開(kāi)發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,便可以直接適配多類(lèi)通用場(chǎng)景,用戶(hù)僅需在此基礎(chǔ)上,基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開(kāi)發(fā)周期能夠縮短到幾天
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    華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字
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    直播梳理-AI賦能未來(lái),人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求 直播梳理-AI賦能未來(lái),人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求 時(shí)間:2021-08-02 14:51:27 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 視頻直播 華為云云市場(chǎng)新生態(tài)系列直播丨第29期 直播梳理-AI賦能未來(lái),人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求
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    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AI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? 介紹完IoT邊緣的功能后,相信各位已經(jīng)想到了文章開(kāi)頭的那些問(wèn)題要怎么解決了
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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    的問(wèn)題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過(guò)程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí),已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道,那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢?如何AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里,讓它可以輕松運(yùn)行起來(lái)呢?成為了AI開(kāi)發(fā)者遇到的棘手難題。
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    -華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 查看更多 收起
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)如何用好AI,以華為云通用AI解決方案為思考出發(fā)點(diǎn) 企業(yè)如何用好AI,以華為云通用AI解決方案為思考出發(fā)點(diǎn) 時(shí)間:2023-11-06 10:22:57 通用AI是一種能夠像人類(lèi)一樣進(jìn)行思考、學(xué)習(xí)和推理的人工智能系統(tǒng)。它不同于傳統(tǒng)的人工智能,它不僅可以處理特定
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 時(shí)間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢(xún)效
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