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  • ai模型重訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 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?,轉(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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    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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  • ai模型重訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • ,為觀眾帶來(lái)《AI智能語(yǔ)音,企業(yè)高效獲客的秘密武器》主題分享,直播中陳厚志老師從AI智能語(yǔ)音領(lǐng)域的需求痛點(diǎn)、一知智能當(dāng)前的應(yīng)用場(chǎng)景解析及與華為云的技術(shù)結(jié)合等方面展開(kāi),深入分析了一知智能AI語(yǔ)音智能針對(duì)TOB領(lǐng)域高效獲客的核心技術(shù)與成果,直播最后,厚志老師也詳細(xì)解答了直播間觀眾提出
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    控制臺(tái)自助服務(wù),一站式快速生成所需內(nèi)容 用戶申請(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。 華為云盤古數(shù)字人大模型,賦能千行百業(yè)數(shù)字化營(yíng)銷新模式 MetaStudio
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  • ai模型重訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • 了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開(kāi)發(fā)或訓(xùn)練腳本的開(kāi)發(fā),且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像,并上傳至SWR服務(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè),使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用
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    于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中,流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow(也稱工作流)本質(zhì)是開(kāi)發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)
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    快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu),優(yōu)化模型效果。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 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(shí)驗(yàn)摘要 操作前提: 1.運(yùn)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(duì)訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行觀察 3.
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    本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間:2020-12-08 09:26:40 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 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
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    計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)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(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫(kù)、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),
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    更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點(diǎn),輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位 GaussDB (for openGauss)慢SQL
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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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    趣味課堂+課后作業(yè),專家全程QQ群答疑指導(dǎo) 【加入訓(xùn)練營(yíng)你需要完成】 本次訓(xùn)練營(yíng)三步走: 1.點(diǎn)擊左上角報(bào)名訓(xùn)練營(yíng); 2.聽(tīng)課; 3.完成26個(gè)作業(yè)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將
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    DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)踐 DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)踐 時(shí)間:2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽”是江蘇省人工智能學(xué)會(huì)(JSAI)和華為終端云服務(wù)聯(lián)合舉辦的面向高校學(xué)子的基于人工智能的高級(jí)別創(chuàng)新
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    在使用ModelArts進(jìn)行AI全流程開(kāi)發(fā)時(shí),您可以選擇使用兩種不同的資源池(公共資源池、專屬資源池)訓(xùn)練和部署模型。 公共資源池:公共資源池提供公共的大規(guī)模計(jì)算集群,根據(jù)用戶作業(yè)參數(shù)分配使用,資源按作業(yè)隔離。按資源規(guī)格、使用時(shí)長(zhǎng)及實(shí)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
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    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推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-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使用系列文章-(1)初識(shí)ModelArts
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    的落地更簡(jiǎn)單。 盤古大模型基于“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通用場(chǎng)景,用戶僅需在此基礎(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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?????????????????????????????????????????
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    現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),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(jué)理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開(kāi)展的一些研究工作。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開(kāi)展的一些研究工作。
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