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  • ai訓練模型 算力需求 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 產(chǎn)品優(yōu)勢 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個或多個功能。
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    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)模分布式訓練高可用性等關(guān)鍵技術(shù),構(gòu)筑大模型推理和訓練的高性能、低成本、高可用性關(guān)鍵競爭。 通過這些創(chuàng)新,元
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  • ai訓練模型 算力需求 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應用常用的模型結(jié)構(gòu),因為事實表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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    程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型,如部門方向有調(diào)整時,可以用戶自己調(diào)節(jié)模型,及時更新。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準確率,可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓練、更新的流程自動化,只需要客戶自己上傳標注圖片,就可以在線完成模型訓練、評估、發(fā)布。 優(yōu)勢:支持不
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  • ai訓練模型 算力需求 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 什么是需求管理 什么是需求管理 時間:2020-09-15 09:38:02 需求管理(CodeArts Req)是為軟件開發(fā)團隊提供敏捷項目管理與協(xié)作的云服務,沉淀30多年軟件研發(fā)的先進理念與豐富實踐。 云端部署,基于強大的基礎設施、開箱即用、AnyWhere&AnyTime團隊成員協(xié)作。
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    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)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在Mo
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    業(yè)、不同場景的AI落地需求。 功能架構(gòu) 華為云ModelArts Pro定位為企業(yè)AI生產(chǎn)工具,提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式,將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識沉淀在相應的套件和行業(yè)工作流(Workflow)中,真正實現(xiàn)賦能行業(yè)AI應用開發(fā)者,全面提升行業(yè)AI開發(fā)效率和落地效果。
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    華為云西北渲染中心位于國家數(shù)據(jù)中心集群(甘肅·慶陽)“東數(shù)西”產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi),是華為公司力能力的重要布局節(jié)點,已上架500臺渲染節(jié)點服務器,提供3萬核云渲染,可承載東部和西北區(qū)域渲染、超、離線大數(shù)據(jù)、溫冷存儲、 視頻直播 轉(zhuǎn)碼等應用場景需求。 2023年5月21日,華為云西北渲染中心在慶陽揭牌。
    來自:專題
    報表等功能 需求規(guī)劃與需求分解 客戶的需求或原始需求,往往是抽象甚至宏觀的,需要理解客戶需求背后的問題本質(zhì),來把客戶需求或原始需求進行規(guī)劃和分解,最終分解為每個迭代可交付的最小工作項。 需求管理服務Scrum項目類型中,預置了敏捷實踐中推薦的Epic-Feature-Story/Bug-Task的四層模型。
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    華為云計算 云知識 大V講堂——人工智能的能與不能 大V講堂——人工智能的能與不能 時間:2020-12-15 11:39:38 通過本課程你將了解到人工智能能做什么,當前AI應用場景及技術(shù)如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標
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    、特征工程、模型訓練、模型評估和模型部署,從而提高開發(fā)效率。 AI開發(fā)平臺 快速模型部署與服務 該平臺支持一鍵部署模型,能夠提高模型部署效率,實現(xiàn)模型到業(yè)務的無縫銜接,縮短模型開發(fā)周期。 該平臺支持一鍵部署模型,能夠提高模型部署效率,實現(xiàn)模型到業(yè)務的無縫銜接,縮短模型開發(fā)周期。 TMS開發(fā)
    來自:專題
    訪問 模型開發(fā)訓練 提供網(wǎng)絡業(yè)務不同場景的AI模型開發(fā)和訓練(如流量預測模型,DC PUE優(yōu)化控制模型等),開發(fā)者可以基于模型訓練服務,使用嵌入網(wǎng)絡經(jīng)驗的訓練平臺輸入數(shù)據(jù),快速完成模型的開發(fā)和訓練,形成精準的模型,用于應用服務開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓練
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    習、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學習、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI 提供低成本、高性能的邊緣AI 提供安全可靠的邊云數(shù)據(jù)通道 邊緣應用
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    ,具有強大的組織協(xié)作能力,旨在助力企業(yè)大規(guī)模研發(fā)轉(zhuǎn)型成功,釋放組織生產(chǎn)。 華為云CodeArtsReq內(nèi)置華為IPD需求管理模板,支持IPD研發(fā)、DevOps敏捷交付、精益研發(fā)多種研發(fā)模式,支持特性管理、需求管理、缺陷管理、計劃管理、基線與變更及任務跟蹤,提供了強大的跨項目協(xié)同、多項目組合管理能力。
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    L0計算資源層 L0計算資源層是昇騰AI處理器的硬件基礎。在L1芯片使能層完成算子對應任務的分發(fā)后,具體計算任務的執(zhí)行開始由L0計算資源層啟動。L0計算資源層包含了操作系統(tǒng)、AI CPU、AI Core和DVPP專用硬件模塊。 AI Core是昇騰AI處理器的核心,主要完成神經(jīng)網(wǎng)絡的矩陣相關(guān)計算。而AI
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    Snap,揭開智能研發(fā)新篇章 時間:2024-05-14 15:12:39 AIGC浪潮席卷全球,大模型技術(shù)應用到軟件開發(fā)領(lǐng)域,正在顛覆傳統(tǒng)的軟件工程。華為云CodeArts Snap是一款基于大模型技術(shù)打造的智能開發(fā)助手,旨在提高開發(fā)人員的生產(chǎn)和代碼質(zhì)量,為開發(fā)者帶來全新的編程方式和體驗。 華為云智能開發(fā)助手CodeArts
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    ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓練作業(yè),使用ModelArts提供的資源訓練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應用 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎開發(fā)模型,也可通過制作自定義鏡像,導入ModelArts創(chuàng)建為AI應用,并支持進行統(tǒng)一管理和部署為服務。
    來自:專題
    Connect協(xié)同,助力企業(yè)架構(gòu)和集成數(shù)字化。 Serverless中間件:華為云D CS 、DMS服務依托華為云的全棧整合能力,與基礎設施的、存資源池化技術(shù)相結(jié)合,通過熱加載、存分離、分層存儲等技術(shù)為客戶提供中間件Serverless化能力,兼容各類主流協(xié)議,可以讓客戶在資源利用率低或流量波動大
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    時間:2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準備、模型訓練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題,將一站式的AI開發(fā)平臺(ModelArts)提供給開發(fā)者,從數(shù)據(jù)準備到算法開發(fā)、模型訓練,最后把模型部署起來,集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務。ModelArts的功能總覽如下圖所示。
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    計費 ModelArts是什么_AI開發(fā)平臺_ModelArts功能 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模型訓練_模型訓練簡介_如何訓練模型 ModelArts推理部署_服務_訪問公網(wǎng)-華為云
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    開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后,整個開發(fā)過程還不算結(jié)束,需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型,需要反復的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評估訓練生成的模型。 一些常用的指標,如準確率、召回率、AUC等,能幫助您有效的評估,最終獲得一個滿意的模型。
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