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- AI自定義模型訓練 內容精選 換一換
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16:51:07 面向有AI基礎的開發(fā)者，提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能，包含數據處理，模型開發(fā)，模型訓練，模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括：模型開發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓練（訓練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務）。AI全流程開發(fā)支持公共資源池來自：百科
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據的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數據全生命周期內的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數自調優(yōu) 當前已經覆蓋了500+重點參數，通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu)，相比DBA人工根據經驗調優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。來自：專題3分鐘了解什么是AI開發(fā)平臺ModelArts 3分鐘了解什么是AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2024-03-28 10:33:29 AI開發(fā)平臺 AI開發(fā)平臺ModelArts 人工智能 最新文章 華為云Stack ModelArts一站式AI平臺如何加速政企智能化步伐？ 【云小課】EI第4課來自：百科
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華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數據，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構造、編排、優(yōu)化、來自：百科![]()
云上一站式自助服務平臺，簡單高效 從模型訓練到內容生成，端到端自助服務 支持批量生成數字人訓練，任務管理可視化 數字人口型更精準，業(yè)界領先 數字人口型更精準，業(yè)界領先 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配，語言泛化能力強 數字人形象更真實、更自然 數字人形象更真實、更自然 AI重打光，人臉與背景融合度高，圖像更真實來自：專題![]()
本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云監(jiān)控服務 -使用自定義監(jiān)控 云監(jiān)控 服務-使用自定義監(jiān)控 時間：2021-07-01 16:04:02 自定義監(jiān)控展示用戶所有自主定義上報的監(jiān)控指標。用戶可以針對自己關心的業(yè)務指標進行監(jiān)控，將采集的監(jiān)控數據通過使用簡單的API請求上報至云監(jiān)控服務進行處理和展示。來自：百科![]()
ModelArts 模型包規(guī)范 ModelArts 模型包規(guī)范 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時，如果是從 OBS 中導入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景，若是多模型場景（例如含有多個模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應用管理來自：專題![]()
注的樣本進行訓練；“精準型”會額外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練，使得模型精度更高。 “預標注”表示選擇用戶模型管理里面的模型，選擇模型時需要注意模型類型和數據集的標注類型相匹配。從當前賬號管理的模型列表中選擇一個匹配的模型，用于智能標注。 下圖為“圖像分類”類型的智能標注： 下圖為“物體檢測”類型的智能標注：來自：百科![]()
張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下，通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經網絡模型已經通過GPU或者其它類型神經網絡芯片做過訓練。如果將這個神經網絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時，希望盡量在不改變原始代碼的前提下，在昇騰AI處理器上能發(fā)揮最大性能。因此TBE提供了一套完整的TBE算子加速庫來自：百科![]()
華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型，并進行調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。來自：百科![]()
于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中，流水線可能會覆蓋數據標注、數據處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱工作流）本質是開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器來自：專題![]()
比于傳統(tǒng)AI模型，原來幾十個AI場景，需要幾十個AI模型開發(fā)訓練好幾個月，現(xiàn)在只需要一個大模型就可以開發(fā)完成，訓練時間只需幾天。原來需要成千上萬張樣本開發(fā)的場景，現(xiàn)在也只需要十位數。 同時通過AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓練成本高的問題，讓開發(fā)不來自：百科![]()
僅需錄制一段真人說話的視頻，即可復制本人說話習慣，訓練出媲美真人的分身數字人 關鍵能力 線上流水線制作，交付效率≤3個工作日 資產加密存儲，人證匹配保證更安全 口型表現(xiàn)更精準，準確率>95% 支持走動/側身/持物/實景訓練，動作隨機編排更智能 AI眼神矯正，提供持續(xù)眼神交流，細節(jié)更豐富 建議搭配使用 AIGC數字人形象采集來自：專題
