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- ai模型訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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計算資源進行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，來自：專題華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts使用系列文章-（1）初識ModelArts來自：專題
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合華為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴，舉辦2019華為中國區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽，共設(shè)一項實踐命題，參賽選手在華為線上AI開發(fā)平臺Modelarts上完成數(shù)據(jù)準備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測截圖給出預(yù)測結(jié)果。完成實驗操作并發(fā)布預(yù)測結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。來自：百科快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 1.掌握MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)的功能及用途 實驗摘要 操作前提： 1.運行訓(xùn)練腳本，查看訓(xùn)練情況 2.使用MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)組件對訓(xùn)練過程進行觀察 3.來自：百科
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據(jù)標注，分布式訓(xùn)練，模型自動構(gòu)建，模型部署等功能。 汽車行業(yè)解決方案 “中國制造2025”將節(jié)能與新能源汽車作為重點發(fā)展領(lǐng)域，明確了支持電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，掌握汽車低碳化、信息化、智能化核心技術(shù)，推動汽車新一輪技術(shù)變革。華為云攜手合作伙伴基于云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G等來自：百科![]()
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本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI全棧成長計劃-AI應(yīng)用篇 AI全棧成長計劃-AI應(yīng)用篇 時間：2020-12-10 11:10:17 本課程為AI全棧成長計劃第三階段課程：AI應(yīng)用篇。您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識： OCR 與NLP的概念及其模型開發(fā)，同時您也可以選擇體驗和學(xué)習(xí)當下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)。來自：百科![]()
云知識 AI全棧成長計劃-AI基礎(chǔ)篇 AI全棧成長計劃-AI基礎(chǔ)篇 時間：2020-12-15 09:49:03 本課程為AI全棧成長計劃第一階段課程：AI基礎(chǔ)篇。本階段您將學(xué)習(xí)到：Python語言基礎(chǔ)，AI基礎(chǔ)概念，并由華為AI專家?guī)?0 代碼開發(fā)自己的第一個AI模型。 目標學(xué)員來自：百科![]()
.email域名注冊 什么是.email域名注冊？ 域名注冊（Domain Registration）是用戶付費獲取Internet上某一域名一段時間使用權(quán)的過程。華為云域名注冊服務(wù)提供域名的注冊、購買、實名認證以及管理功能。 華為云的域名注冊服務(wù)與新網(wǎng)合作，因此通過華為云注冊的來自：專題![]()
的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級，已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道，那怎樣才能實現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里，讓它可以輕松運行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(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，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，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行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
verless全面商業(yè)化。 面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless將持續(xù)聚焦技術(shù)創(chuàng)新，突破大模型推理服務(wù)實例快速彈性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效協(xié)同調(diào)度、超大規(guī)模分布式訓(xùn)練高可用性等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)筑大模型推理和訓(xùn)練的高性能、低成本、高可用性關(guān)鍵競爭力。來自：百科![]()
靈活的開發(fā)工具：華為云提供了多種開發(fā)工具，包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評估工具等，支持不同層次和角色的開發(fā)者進行快速、高效、便捷的開發(fā)。 - 豐富的模型庫：華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型和模型市場，涵蓋了圖像、語音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)，支持開發(fā)者進行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。 - 完善來自：百科![]()
現(xiàn)有機器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設(shè)計和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場景變換時，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡介 本課程介紹了在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI全棧成長計劃-AI進階篇 AI全棧成長計劃-AI進階篇 時間：2020-12-11 09:40:52 本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程：AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)鷮W(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域：圖像分類和物體檢測的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！ 目標學(xué)員來自：百科![]()
ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-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 用途與特點來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集來自：百科![]()
還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓(xùn)練營結(jié)營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營參與流程 報名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營結(jié)營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓(xùn)練營獎品，等你拿！來自：百科
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