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  • 語音合成模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 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)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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  • 語音合成模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
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  • 語音合成模型 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間:2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集
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    表2 語音識別 的應(yīng)用場景 語音合成 的應(yīng)用場景 語音合成的應(yīng)用場景如表語音合成的應(yīng)用場景所示。 表3語音合成的應(yīng)用場景 實時語音轉(zhuǎn)寫的應(yīng)用場景 實時語音轉(zhuǎn)寫的應(yīng)用場景如表實時語音轉(zhuǎn)寫的應(yīng)用場景所示。 表4實時語音轉(zhuǎn)寫的應(yīng)用場景 定制語音合成的應(yīng)用場景 定制語音合成的應(yīng)用場景如表定制語音合成的應(yīng)用場景所示。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 時間:2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型,獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,不會受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點: 能真實、充分地反映現(xiàn)實世界,包括事物和事物之間的聯(lián)系,是現(xiàn)實世界的真實模型;
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 時間:2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦
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    DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 在MaaS平臺上,DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線,開發(fā)者可以通過在線體驗或API調(diào)用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺上輕松部署和使用這些模型,以滿足不同場景下的需求。 在Maa
    來自:專題
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間:2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念,有些材料也稱為鍵,或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合,如果U對于K完全函數(shù)依賴,則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一
    來自:百科
    云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)
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    云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
    來自:百科
    時間:2020-06-09 18:02:10 語音合成 在線文本轉(zhuǎn)語音將文本信息實時轉(zhuǎn)化為近似的真人發(fā)聲,為應(yīng)用配上“說話”的能力。能夠?qū)铣珊蟮恼Z音音色、音調(diào)、語速進(jìn)行個性化的設(shè)置,滿足客戶的定制化需求。常見使用場景如下: 1、語音導(dǎo)航:使用語音合成服務(wù)將車載導(dǎo)航數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成語音素材,為用
    來自:百科
    實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
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    文字轉(zhuǎn)語音服務(wù)支持哪些語言? 語音合成支持中文普通話。 文字轉(zhuǎn)語音合成后輸出的音頻格式是什么? 文字轉(zhuǎn)語音合成后返回一組Base64編碼格式的語音數(shù)據(jù),用戶需要用編程語言或者sdk將返回的Base64編碼格式的數(shù)據(jù)解碼成byte數(shù)組,再保存為wav格式的音頻。 文字轉(zhuǎn)語音合成后能否返回播放時長?
    來自:專題
    手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編
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    護(hù)。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后,需要在方案內(nèi)容中填寫必要的配置信息,然后用于API設(shè)計中“安全方案”的引用。此外,每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單,便于后期維護(hù)。
    來自:專題
    BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。
    來自:專題
    模型包規(guī)范 ModelArts推理部署,模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 • 模型文件:在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同,具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定為“config
    來自:專題
    華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模
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    。比如,KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示,它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo),最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下: 小結(jié) 上述方法都在
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