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- AI訓(xùn)練平臺(tái)模型類(lèi)型 內(nèi)容精選 換一換
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除了人工標(biāo)注外，ModelArts 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái)還提供了智能標(biāo)注功能，快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。數(shù)據(jù)管理中的智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 須知： 目前只有“圖像分類(lèi)”和“物體檢測(cè)”類(lèi)型的標(biāo)注作業(yè)支持智能標(biāo)注功能。來(lái)自：專(zhuān)題Arts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Tensorflow，訓(xùn)練使用的資源是GPU。 MindSpore+Ascend 介紹如何從0到1制作Ascend910 容器鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是MindSpore，訓(xùn)練使用的資源是專(zhuān)屬資源池的Ascend來(lái)自：專(zhuān)題
- AI訓(xùn)練平臺(tái)模型類(lèi)型 相關(guān)內(nèi)容
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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(xiàn)工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，流水線(xiàn)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(chēng)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(xiàn)工具。在機(jī)器來(lái)自：專(zhuān)題來(lái)自：云商店
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)存儲(chǔ)類(lèi)型 常見(jiàn)存儲(chǔ)類(lèi)型 時(shí)間：2021-07-01 16:16:13 云存儲(chǔ) 云服務(wù)器 云硬盤(pán) 云計(jì)算 云主機(jī) 在計(jì)算機(jī)技術(shù)中（特別是數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)），塊是一段標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度（塊大?。┑淖止?jié)或比特。數(shù)據(jù)塊是數(shù)據(jù)庫(kù)管理儲(chǔ)存的最小單元。是構(gòu)成數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)間的單位。在來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB類(lèi)型有哪些 ELB類(lèi)型有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:41:26 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 彈性負(fù)載均衡類(lèi)型分為：經(jīng)典型負(fù)載均衡、共享型負(fù)載均衡、公網(wǎng)負(fù)載均衡、私網(wǎng)負(fù)載均衡、四層負(fù)載均衡（TCP/UDP）和七層負(fù)載均衡（HTTP/HTTPS）。來(lái)自：百科![]()
ModelArts推理部署_服務(wù)_訪(fǎng)問(wèn)公網(wǎng)-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推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)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(diǎn)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(shí)例快速?gòu)椥?、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(jìng)爭(zhēng)力。來(lái)自：百科![]()
，為觀(guān)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(guān)眾提出來(lái)自：云商店![]()
邊緣規(guī)則，就是指邊緣側(cè)的規(guī)則引擎。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)支持將云端創(chuàng)建的設(shè)備聯(lián)動(dòng)規(guī)則下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)邊緣快速閉環(huán)。 除了上述兩種基于簡(jiǎn)單邏輯的邊緣智能外，IoT邊緣服務(wù)還支持與華為云企業(yè)智能（EI）聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)人工智能。通過(guò)邊緣側(cè)上報(bào)的數(shù)據(jù)，EI側(cè)對(duì)AI進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練完成的AI模型下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行來(lái)自：百科![]()
每個(gè)音頻文件時(shí)長(zhǎng)為5~15秒，不能超過(guò)15秒，否則會(huì)導(dǎo)致聲音模型訓(xùn)練失敗。 每個(gè)音頻文件需要匹配一個(gè)文本txt文件，且音頻內(nèi)容必須與文本內(nèi)容完全一致，示例如圖2所示。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)使用傳入的文本匹配音頻。 制作聲音模型 準(zhǔn)備好音頻文件后，就可以上傳至 MetaStudio 控制臺(tái)，進(jìn)行聲音訓(xùn)練。詳細(xì)操作如下所示： 創(chuàng)建聲音制作任務(wù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
速構(gòu)建，讓AI在行業(yè)的落地更簡(jiǎn)單。 盤(pán)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(lèi)通用場(chǎng)景，用戶(hù)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)來(lái)自：百科![]()
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![]()
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來(lái)自：專(zhuān)題![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰高校訓(xùn)練營(yíng)-廣東工業(yè)大學(xué)&昇騰聯(lián)合出品 昇騰高校訓(xùn)練營(yíng)-廣東工業(yè)大學(xué)&昇騰聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 16:04:11 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 本課程是基于MindSpore框架端邊云全流程開(kāi)發(fā)一個(gè)AI應(yīng)用，使用個(gè)人PC完成模型訓(xùn)練，在手機(jī)端完成部署應(yīng)用，使能手機(jī)識(shí)別貓和狗。來(lái)自：百科![]()
從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)的類(lèi)型 云硬盤(pán)的類(lèi)型 時(shí)間：2021-02-18 16:47:52 云硬盤(pán) 云硬盤(pán)（Elastic Volume Service）是一種為E CS 、BMS等計(jì)算服務(wù)提供持久性塊存儲(chǔ)的服務(wù)。通過(guò)數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等多項(xiàng)技術(shù)，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CBR的備份類(lèi)型 CBR的備份類(lèi)型 時(shí)間：2021-07-02 11:09:06 CBR備份分為下圖中的多種類(lèi)型，各自在備份/恢復(fù)對(duì)象、推薦場(chǎng)景、優(yōu)勢(shì)上面有不同的特征： 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 華為云服務(wù)-存儲(chǔ)服務(wù) HCIA-Cloud來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ECS有哪些類(lèi)型？ ECS有哪些類(lèi)型？ 時(shí)間：2021-02-09 15:10:29 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 華為云提供豐富的計(jì)算服務(wù)族：從通用計(jì)算型、內(nèi)存密集性，存儲(chǔ)密集性、計(jì)算密集型、計(jì)算加速型、裸金屬主機(jī)六大類(lèi)計(jì)算服務(wù)家族，各ECS類(lèi)型的常見(jiàn)場(chǎng)景如下： 通用計(jì)來(lái)自：百科
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