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- ai訓(xùn)練服務(wù)能力模型 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶(hù)的視角，主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體，并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類(lèi)： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴(lài)于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴(lài)型實(shí)體(Dependent來(lái)自：百科
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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)新來(lái)自：百科水平擴(kuò)展能力，同時(shí)支持新增分片的數(shù)據(jù)在線(xiàn)重分布能力。 高安全性 支持訪(fǎng)問(wèn)控制、加密認(rèn)證、數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏、全密態(tài)等安全特性，提供全方位端到端的數(shù)據(jù)安全保護(hù)。 產(chǎn)品功能 計(jì)算能力 新一代V6 CPU和鯤鵬處理零七，超強(qiáng)計(jì)算能力。 在線(xiàn)擴(kuò)容 擁有卓越的性能線(xiàn)性提升能力，支持新增分片數(shù)據(jù)在線(xiàn)重分布。來(lái)自：專(zhuān)題
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接。 3、華為內(nèi)部案例： 通過(guò)API網(wǎng)關(guān)將EI服務(wù)能力包裝成標(biāo)準(zhǔn)API服務(wù)，上架API市場(chǎng)進(jìn)行售賣(mài)。變現(xiàn)自身服務(wù)能力的同時(shí)，還可以從API市場(chǎng)選擇第三方提供的成熟API服務(wù)，降低企業(yè)研發(fā)投入，專(zhuān)注于企業(yè)核心業(yè)務(wù)，提升運(yùn)營(yíng)效率。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) API能力開(kāi)放面臨哪些痛點(diǎn) API能力開(kāi)放面臨哪些痛點(diǎn) 時(shí)間：2021-03-10 16:01:30 API網(wǎng)關(guān) API已經(jīng)成為企業(yè)擴(kuò)展產(chǎn)品、獲取客戶(hù)，幫助合作伙伴提供高價(jià)值服務(wù)以及擴(kuò)張生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵渠道。共享服務(wù)體系構(gòu)建，帶來(lái)了企業(yè)IT的新機(jī)遇與深刻變革。來(lái)自：百科![]()
等多種服務(wù)能力，使能千行百業(yè)降本增效 數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線(xiàn)，提供數(shù)字人視頻制作、 視頻直播 、智能交互、企業(yè)代言等多種服務(wù)能力，使能千行百業(yè)降本增效 免費(fèi)注冊(cè) 管理控制臺(tái) 真人聲音錄制 客戶(hù)錄制真人音頻，上傳至 MetaStudio 進(jìn)行AI訓(xùn)練，即可得到和真人音色1:1復(fù)刻的聲音模型。 聲音來(lái)自：專(zhuān)題![]()
1個(gè)節(jié)點(diǎn)的專(zhuān)屬資源池，能否部署多個(gè)服務(wù)？ 支持。 在部署服務(wù)時(shí)，選擇專(zhuān)屬資源池，在選擇“計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格”時(shí)選擇“自定義規(guī)格”，設(shè)置小一些或者選擇小規(guī)格的服務(wù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格，當(dāng)資源池節(jié)點(diǎn)可以容納多個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格時(shí)，就可以部署多個(gè)服務(wù)。如果使用此方式進(jìn)行部署推理，選擇的規(guī)格務(wù)必滿(mǎn)足模型的要求，當(dāng)設(shè)置的規(guī)格來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線(xiàn)模型推理流程介紹 離線(xiàn)模型推理流程介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:10:49 離線(xiàn)模型加載完成后，就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線(xiàn)模型的生成和加載過(guò)程中，都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間：2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶(hù)身份驗(yàn)證，限制操作權(quán)限來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi)： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系；來(lái)自：百科![]()
新，將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts Pro。 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，幫助用來(lái)自：百科![]()
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)用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
置，即可打通IoT數(shù)據(jù)源；邊云協(xié)同的框架能力，只須聚焦分析業(yè)務(wù)邏輯開(kāi)發(fā)，不感知邊緣資源管理；一鍵開(kāi)通數(shù)據(jù)分析相關(guān)能力，按需使用，無(wú)需繁瑣各自開(kāi)通；Serverless形態(tài)，無(wú)需自行配置&維護(hù)服務(wù)器。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)更快——模型感知，資產(chǎn)/設(shè)備模型貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)全流程，提升數(shù)據(jù)分析效率；支來(lái)自：百科![]()
和運(yùn)維 豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如 人臉識(shí)別 、車(chē)輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
如何使用ModelArts服務(wù) 第5章 ModelArts服務(wù)路標(biāo) 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(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科![]()
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(zhuān)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![]()
low等）。 提供模型訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無(wú)縫對(duì)接用戶(hù)設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶(hù)線(xiàn)下開(kāi)發(fā)的自定義模型。 技能開(kāi)發(fā)完成后可發(fā)布到技能市場(chǎng)或直接部署到端側(cè)設(shè)備。 2.技能市場(chǎng) 技能市場(chǎng)預(yù)置了豐富了AI技能：人形檢測(cè)、人來(lái)自：百科![]()
E也提供了TBE算子的融合能力，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下，通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類(lèi)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí)，希望盡量在不改來(lái)自：百科
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