- 雙塔模型機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自:百科框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計(jì)算,這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自:百科
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優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟: 1、解析 在解析過(guò)程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 對(duì)話機(jī)器人服務(wù)計(jì)費(fèi)說(shuō)明 對(duì)話機(jī)器人服務(wù)計(jì)費(fèi)說(shuō)明 時(shí)間:2020-12-22 16:55:50 對(duì)話機(jī)器人服務(wù)費(fèi)用有兩種計(jì)算方式:機(jī)器人實(shí)例,針對(duì)您選擇的機(jī)器人實(shí)例收費(fèi),提供包年包月的計(jì)費(fèi)方式。機(jī)器人問(wèn)答接口調(diào)用次數(shù),創(chuàng)建機(jī)器人實(shí)例后,調(diào)用機(jī)器人的問(wèn)答接口收費(fèi),提供來(lái)自:百科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-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [來(lái)自:百科功能豐富:提供數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)防火墻、數(shù)據(jù)泄露保護(hù)三大功能,一站式解決數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)效果差、安全防御困難、法律合規(guī)要求的問(wèn)題。 超低誤報(bào):整合業(yè)界通用的SQL注入特征庫(kù),疊加機(jī)器學(xué)習(xí)模型+評(píng)分機(jī)制,誤報(bào)率遠(yuǎn)低于平均水平。 防護(hù)實(shí)時(shí):采用反向代理部署架構(gòu),真正做到實(shí)時(shí)阻斷惡意請(qǐng)求。 精細(xì)控制權(quán)限:弱耦合機(jī)制,不修改用戶權(quán)限的同時(shí),實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度權(quán)限控制。來(lái)自:百科本課程為AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃第二階段課程:AI進(jìn)階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)AI開(kāi)發(fā)兩大熱門領(lǐng)域:圖像分類和物體檢測(cè)的模型開(kāi)發(fā),正式入門AI代碼開(kāi)發(fā)! 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開(kāi)發(fā)者中的AI愛(ài)好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 了解、掌握 AI 開(kāi)發(fā)的基本流程,完成常見(jiàn) AI 模型的開(kāi)發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)介紹-ModelArts來(lái)自:百科寫數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科通過(guò)調(diào)用 華為云Stack 運(yùn)營(yíng)管理北向接口,實(shí)現(xiàn)對(duì)華為云Stack中云資源的管理,從而掌握華為云Stack API開(kāi)發(fā)云管平臺(tái)的方法。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來(lái)自:百科特點(diǎn):構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門,顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì):針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型??筛鶕?jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì):用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來(lái)自:百科
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