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云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。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AI開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科
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手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調優(yōu)、編來自：百科護。 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，需要在方案內容中填寫必要的配置信息，然后用于API設計中“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。來自：專題
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BS，從 OBS 導入模型創(chuàng)建為AI應用。 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。 模型包結構示例（以TensorFlow模型包結構為例） 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：在不同模型包結構中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結構示例。 • 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![]()
CDN 產品介紹 什么是CDN網絡加速服務 CDN是構建在現(xiàn)有互聯(lián)網基礎之上的一層智能虛擬網絡，通過在網絡各處部署節(jié)點服務器，實現(xiàn)將源站內容分發(fā)至所有CDN節(jié)點，使用戶可以就近獲得所需的內容。 CDN服務工作原理 CDN通過一組預先定義好的策略(如內容類型、地理區(qū)域、網絡負載狀況等)，將當時來自：專題![]()
列表 準備模型訓練鏡像:構建自定義訓練鏡像 模型的自定義鏡像制作流程:制作流程 Notebook的自定義鏡像制作方法:Notebook自定義鏡像制作流程 訓練作業(yè)的自定義鏡像制作流程:制作流程 ModelArts最佳實踐案例列表:ModelArts Standard模型訓練案例 運維管理:鏡像狀態(tài)管理來自：百科![]()
隱私保護和網絡瓶頸等因素導致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構：現(xiàn)有機器學習基于獨立同分布假設，同一模型用在非獨立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標，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 上述方法都在來自：百科![]()
智能建模”，進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中，配置告警模型基礎信息。 告警模型基礎配置參數(shù)說明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴重程度 設來自：專題![]()
ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自：專題![]()
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請求示例 示例 1 "GET https://{Endpoint}/v2/d199ba7e0ba64899b2e81518104b1526/snat_rules/5b95c675-69c2-4656-ba06-58ff72e1d33" 返回示例 返回碼：200 查詢SNAT規(guī)則成功。來自：百科![]()
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來越高，軟件實現(xiàn)越來越復雜，軟件構建技術難度以指數(shù)級增長。Astro Zero充分考慮開發(fā)者和企業(yè)用戶的痛點，提供高效率、高效能的 低代碼開發(fā)平臺 了解詳情 Astro Zero-功能總覽 Astro Zero提供應用、標準頁面、高級頁面業(yè)、業(yè)務大屏、對象模型、服務編排流程編排、腳來自：專題![]()
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選擇“JSON” 廠商名稱 自定義 所屬行業(yè) 自定義 設備類型 產品創(chuàng)建成功后，單擊對應的產品進入產品詳情頁面。 在模型定義頁面，單擊“自定義模型”，參考下表，完成產品模型配置。 服務數(shù)據(jù) 服務 服務ID：temperature 服務類型：建議和服務ID保持一致 屬性 屬性名稱：temperature來自：百科![]()
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