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- AI模型訓(xùn)練前數(shù)據(jù)預(yù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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和軟件架構(gòu) AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，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)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科通過 HiLens平臺 部署到設(shè)備上運行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺或線下，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型，完成對應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā) 開發(fā)者可以選擇基于ModelBox框架進(jìn)行推理階來自：專題
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云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 時間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型，獨立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，不會受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點： 能真實、充分地反映現(xiàn)實世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實世界的真實模型；來自：百科![]()
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 面向未來的智能世界，數(shù)字來自：百科![]()
建議與總結(jié) 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)前，推薦您先使用ModelArts開發(fā)環(huán)境調(diào)試訓(xùn)練代碼，避免代碼遷移過程中的錯誤。 直接使用線上notebook環(huán)境調(diào)試請參考使用JupyterLab開發(fā)模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）聯(lián)接云上環(huán)境調(diào)試請參考使用本地IDE開發(fā)模型。 如何在來自：專題![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，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)處理及半自動來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來自：百科![]()
IM 和云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。 在AI領(lǐng)域，廣聯(lián)達(dá)圍繞行業(yè)難點，圍繞設(shè)計、成本、施工等重點領(lǐng)域，打造核心AI應(yīng)用。應(yīng)用設(shè)計采用Serverless理念，依托華為云Serverless服務(wù)構(gòu)建解決方案，將AI模型以鏡像方式部署在Fu來自：百科![]()
度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 替換Vol來自：百科![]()
AI應(yīng)用準(zhǔn)備完成后，您可以將AI應(yīng)用部署為邊緣服務(wù)。邊緣服務(wù)依賴智能邊緣平臺（IEF），部署前需要有IEF的委托權(quán)限。ModelArts當(dāng)前支持節(jié)點、節(jié)點組部署邊緣服務(wù)。 推理 服務(wù)預(yù)測 AI應(yīng)用部署為在線服務(wù)成功后，您可以在“預(yù)測”頁簽進(jìn)行代碼調(diào)試或添加文件測試。根據(jù)AI應(yīng)用定義的輸入請求不同（JSON文本或文件）來自：專題![]()
【云小課】EI第4課 智能標(biāo)注一鍵完成，標(biāo)注效率大大提升~ 【云小課】EI第4課 智能標(biāo)注一鍵完成，標(biāo)注效率大大提升~ 時間：2021-08-24 17:49:10 云小課 AI開發(fā)平臺 對于AI開發(fā)者而言，在開始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一來自：百科![]()
全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 時間：2024-12-26 17:56:36 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國偉介紹，在AI時代背景下，軟件開發(fā)的方式由以代碼為中心，走向以模型為中心，如來自：百科![]()
本期動手體驗的AI開發(fā)平臺——華為云ModelArts，是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成及端-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。通過此次實踐，讓大家學(xué)習(xí)和初步掌握線上AI開發(fā)基礎(chǔ)和全流程。來自：百科![]()
提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗的訓(xùn)練平臺輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練 NAIE訓(xùn)練平臺預(yù)置多種預(yù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI人工智能免費學(xué)習(xí)課程 AI人工智能免費學(xué)習(xí)課程 時間：2020-12-02 19:17:08 想系統(tǒng)學(xué)AI，但苦于沒有渠道和路徑，莫慌，由華為云學(xué)院潛心打造、用心打磨的AI體系化好課，是2020年不可錯過的普惠AI課程！課程擁有資深專家講師陣容，華為云AI專家，多年來自：百科![]()
步驟一：模型準(zhǔn)備 在部署邊緣服務(wù)前，您需要準(zhǔn)備配套的模型。針對本示例，指導(dǎo)用戶使用ModelArts預(yù)置算法訓(xùn)練模型。 1、進(jìn)入ModelArts的AI Gallery。 2、在AI Gallery中，下載dataset_mask_detection_500數(shù)據(jù)集。 在數(shù)據(jù)集詳情頁，單擊“下載”來自：專題![]()
（PNGD）模塊和視覺預(yù)處理（VPC）模塊。 -VDEC模塊提供H.264/H.265的視頻解碼功能，對輸入的視頻碼流進(jìn)行解碼輸出圖像，用于視頻識別等場景的前處理。 -VENC模塊提供輸出視頻的編碼功能。對于視覺預(yù)處理模塊的輸出數(shù)據(jù)或原始輸入的YUV格式數(shù)據(jù)，視頻編碼模塊進(jìn)行編碼輸出H來自：百科
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