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- 規(guī)則引擎決策模型 內(nèi)容精選 換一換
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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：專題雙向通信連接、設(shè)備數(shù)據(jù)采集上云，支持上層應(yīng)用通過調(diào)用API遠程控制設(shè)備，還提供了與華為云其他云服務(wù)無縫對接的規(guī)則引擎，可應(yīng)用于各種物聯(lián)網(wǎng)場景。 設(shè)備接入服務(wù) 還可以現(xiàn)產(chǎn)品模型定義、設(shè)備生命周期可視化管理，提供強大的面向行業(yè)應(yīng)用開放能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。 數(shù)據(jù)接入服務(wù) （DIS）：數(shù)據(jù)接入服務(wù)（Data來自：百科
- 規(guī)則引擎決策模型 相關(guān)內(nèi)容
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DTLS加密協(xié)議，提供安全的傳輸通道 消息通信 提供基于物模型的屬性、命令、事件通信、配置下發(fā)、設(shè)備影子、自定義Topic通信、訂閱推送等消息通信方式 物模型 物模型指將同類物理設(shè)備進行統(tǒng)一建模，設(shè)備和應(yīng)用側(cè)都按照物模型定義的數(shù)據(jù)和命令來實現(xiàn)，從而實現(xiàn)應(yīng)用和設(shè)備側(cè)解耦 訂閱推送來自：百科根據(jù)實際情況進行填寫。 設(shè)備類型 單擊Profile_tempSensor.zip，獲取產(chǎn)品模型文件樣例。 在模型定義頁面，單擊“上傳模型文件”，在彈出的頁面中加載產(chǎn)品模型文件，然后單擊“確認”。 圖1 上傳模型文件 選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“設(shè)備 > 設(shè)備注冊”，單擊右上角的“注冊設(shè)備”，填寫設(shè)備注冊參數(shù)。來自：百科
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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)來自：百科![]()
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![]()
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。 課程簡介來自：百科![]()
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(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(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。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![]()
關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時延，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性及可靠性。 IoT邊緣智能 云端分析模型，規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點，邊緣執(zhí)行獲得最大限度實時智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時間上行至云平臺，提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用。 云端分析模型，規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點，邊緣執(zhí)行獲得最大限度實時智能響應(yīng)。邊來自：專題![]()
力，可快速構(gòu)建API用以開放數(shù)據(jù)及應(yīng)用服務(wù)能力 設(shè)備數(shù)據(jù)集成 支持設(shè)備modbus、OPC-UA等多種工業(yè)協(xié)議接入，提供設(shè)備管理，規(guī)則引擎轉(zhuǎn)發(fā)，物模型，物解析等能力，方便將設(shè)備數(shù)據(jù)引入IT系統(tǒng)管理 多云協(xié)同 ROMA Connect邊緣節(jié)點可部署于用戶本地數(shù)據(jù)中心，云上統(tǒng)一管理，來自：百科![]()
從WebPortal界面查詢用戶、導(dǎo)出用戶列表時，都需要對用戶號碼進行屏蔽處理。 模塊可靠性 分類 原理 規(guī)則引擎模塊 規(guī)則引擎嵌入應(yīng)用程序，用戶可以靈活自主的進行業(yè)務(wù)決策，使IoT系統(tǒng)很好的適應(yīng)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，增強 物聯(lián)網(wǎng)平臺 可擴展性和可維護性。 APIServer模塊 提供OAU來自：百科![]()
從WebPortal界面查詢用戶、導(dǎo)出用戶列表時，都需要對用戶號碼進行屏蔽處理。 模塊可靠性 分類 原理 規(guī)則引擎模塊 規(guī)則引擎嵌入應(yīng)用程序，用戶可以靈活自主的進行業(yè)務(wù)決策，使IoT系統(tǒng)很好的適應(yīng)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，增強物聯(lián)網(wǎng)平臺可擴展性和可維護性。 APIServer模塊 提供OAU來自：百科![]()
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(zhuǎn)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(jié)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(jié) 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(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)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(shè)來自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)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(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)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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