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  • ai 文本訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
  • ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-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 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接 什么是 數(shù)據(jù)湖 探索服務(wù)_數(shù)據(jù)湖探索 DLI 用途與特點(diǎn)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    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
  • ai 文本訓(xùn)練模型 相關(guān)內(nèi)容
  • ,分為“圖像分類(lèi)”、“物體檢測(cè)”、“圖像分割”三種標(biāo)注類(lèi)型。 文本標(biāo)注 文本場(chǎng)景的標(biāo)注主要為“文本分類(lèi)”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。 分別支持對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類(lèi)處理。 對(duì)文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注。 對(duì)文本的實(shí)體片段以及實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。 音頻標(biāo)注 對(duì)聲音進(jìn)行分類(lèi)。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    控制臺(tái)自助服務(wù),一站式快速生成所需內(nèi)容 用戶(hù)申請(qǐng)賬號(hào)并上傳相關(guān)授權(quán),拍攝訓(xùn)練所需音視頻素材,上傳進(jìn)行模型訓(xùn)練,生成自定義形象和聲音。選擇背景、聲音、模特等內(nèi)容,基于文本或語(yǔ)音智能驅(qū)動(dòng),實(shí)現(xiàn)視頻制作、 視頻直播 、智能交互等能力。 華為云盤(pán)古數(shù)字人大模型,賦能千行百業(yè)數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)新模式 MetaStudio
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • ai 文本訓(xùn)練模型 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下: 名稱(chēng)定義:邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞,不能超長(zhǎng)等約束;
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    全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2024-08-28 15:23:03 日前,華為全聯(lián)接大會(huì)2023在上海召開(kāi)。華為云CTO張宇昕在大會(huì)上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架,框架
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    計(jì)費(fèi) ModelArts是什么_AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)_ModelArts功能 華為云ModelArts_ModelArts開(kāi)發(fā)_AI全流程開(kāi)發(fā) ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-華為云
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    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 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化, 機(jī)器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專(zhuān)業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù) 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客
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    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。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化,機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專(zhuān)業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)
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    LLM和KG的融合路線(xiàn),可分為以下類(lèi)型: 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L
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    全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2024-12-26 17:56:36 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國(guó)偉介紹,在AI時(shí)代背景下,軟件開(kāi)發(fā)的方式由以代碼為中心,走向以模型為中心,如
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    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)
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    OCR 服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系; 3、通過(guò)模型訓(xùn)練,了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核 -文本應(yīng)用場(chǎng)景 內(nèi)容審核-文本應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:35:28 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動(dòng)識(shí)別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶(hù)降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶(hù)體驗(yàn)
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    文本校對(duì)-優(yōu)勢(shì) 合同一體化識(shí)別: 自動(dòng)識(shí)別合同文本,并檢測(cè)簽名和蓋章區(qū)域,完成合同自動(dòng)審核 在線(xiàn)文本校對(duì) 文本校對(duì)-金融保險(xiǎn) 文本校對(duì)-金融保險(xiǎn) 用戶(hù)申請(qǐng)保險(xiǎn)報(bào)銷(xiāo),需提供證件、報(bào)銷(xiāo)單、醫(yī)療單據(jù)等紙件材料。通過(guò)OCR服務(wù)可實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)錄入和審核校對(duì),提升效率。 文本校對(duì)-優(yōu)勢(shì) 識(shí)別精度高:
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    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(xiàn)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
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    戶(hù)選擇,另外,也配備有完整的AI語(yǔ)音顧問(wèn)、客戶(hù)服務(wù)、AI訓(xùn)練師等幫助用戶(hù)定制方案,提供完整的服務(wù)流程。 2、Q:競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手多嗎,市場(chǎng)占有率多少,相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有哪些優(yōu)勢(shì)? A:目前一知智能在電商、教育及反電詐領(lǐng)域的市場(chǎng)占有率均占領(lǐng)先地位,且AI訓(xùn)練模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等會(huì)隨著頭部客戶(hù)語(yǔ)料
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    使用開(kāi)發(fā)環(huán)境將本地開(kāi)發(fā)的MindSpore模型遷移至云上訓(xùn)練???? 本案例介紹如何在本地進(jìn)行MindSpore模型開(kāi)發(fā),并將模型遷移至ModelArts訓(xùn)練。ModelArts支持使用PyCharm進(jìn)行“混動(dòng)”開(kāi)發(fā):“混動(dòng)”開(kāi)發(fā)表示代碼開(kāi)發(fā)和調(diào)試使用本地IDE,按需使用遠(yuǎn)程資源和環(huán)境調(diào)試和訓(xùn)練模型。通過(guò)“混動(dòng)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 雪花型模型 雪花型模型 時(shí)間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫(kù) 雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)表類(lèi)型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因?yàn)槭聦?shí)表的維度展開(kāi)以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報(bào)表系統(tǒng)中會(huì)經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中,保存度
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