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  • 大數(shù)據(jù) 模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 。 什么是華為云Astro屏應(yīng)用盤古助手? 華為云Astro屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古模型的AI助手,它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼,幫助您將數(shù)據(jù)接入屏,并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題,華為云Astro屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強且友好的回復(fù)。
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    ,當(dāng)前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn),貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲階段:海量數(shù)據(jù)查詢效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同
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  • 大數(shù)據(jù) 模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 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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    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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  • 大數(shù)據(jù) 模型 更多內(nèi)容
  • 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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    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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    hadoop三組件是什么 hadoop三組件是什么 時間:2020-09-21 09:15:14 hadoop三組件mapreduce分布式運算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略:分塊存儲+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(即數(shù)據(jù)備份):默認(rèn)
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    5G通信關(guān)鍵技術(shù)解讀 5G三場景的應(yīng)用介紹 5G商用解決方案介紹
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    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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    華為云計算 云知識 V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算
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    什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托
    來自:百科
    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
    1、快速了解Astro Canvas屏 通過圖說和業(yè)務(wù)屏簡介,快速了解什么是Astro屏應(yīng)用,單擊初識Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個業(yè)務(wù)屏,體驗Astro Canvas Astro Canvas中,預(yù)置了綜合態(tài)勢、資產(chǎn)統(tǒng)計、設(shè)備管理等典型場景的屏模板,您可以基于模板,直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。
    來自:專題
    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
    簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和屏模板,實時預(yù)覽,輕松搭建屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和屏模板,實時預(yù)覽,輕松搭建屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置屏。 自定義屏模板 屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項目中快速復(fù)用。 屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項目中快速復(fù)用。
    來自:專題
    任何列都能作為索引。 選擇完成時,被選擇的列要重新組裝。 INSERT/UPDATE比較麻煩。 云數(shù)據(jù) GaussDB 行、列存儲類型對應(yīng)的適用場景 一般情況下,如果表的字段比較多(寬表),查詢中涉及到的列不多的情況下,適合列存儲。如果表的字段個數(shù)比較少,查詢大部分字段,那么選擇行存儲比較好。
    來自:專題
    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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    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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    至示例數(shù)據(jù),開發(fā)者都能依托這些公共模型快速實現(xiàn),從而專注于業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類似于編程語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在API設(shè)計時主要應(yīng)用于 “返回響應(yīng)”和json/xml類型的“Body參數(shù)”。在設(shè)計API的請求體或響應(yīng)內(nèi)容時,開發(fā)者可直接引入公共的數(shù)據(jù)模型,實現(xiàn)數(shù)
    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。
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