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  • modelarts 導(dǎo)入模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)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)。
    來自:百科
    云圖說,您可以初步了解AppCube的基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。
    來自:專題
  • modelarts 導(dǎo)入模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 時(shí)間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo)
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    程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型,如部門方向有調(diào)整時(shí),可以用戶自己調(diào)節(jié)模型,及時(shí)更新。 優(yōu)勢(shì):用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化,只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片,就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 優(yōu)勢(shì):支持不
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  • modelarts 導(dǎo)入模型 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間:2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    華為中國(guó)區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽,共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題,參賽選手在華為線上 AI開發(fā)平臺(tái) Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型,并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手,將獲得200分附加分。 比賽時(shí)間: 2019年3月13日-2019年4月30日
    來自:百科
    部署和運(yùn)維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺(tái),包含了AI應(yīng)用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。 內(nèi)容大綱:
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    目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開發(fā)者中的AI愛好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程,完成常見 AI 模型開發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程AI開發(fā)平臺(tái)介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問題答疑
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    只能加入一支隊(duì)伍 3、 報(bào)名成功后,參賽隊(duì)伍通過一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts開發(fā)模型,并將模型部署為在線服務(wù)或批量服務(wù)驗(yàn)證其正確性,確認(rèn)模型輸出無誤后,在ModelArts平臺(tái)上將開發(fā)好的模型提交判分,最后在競(jìng)賽平臺(tái)上提交作品、查看成績(jī)。 4、 系統(tǒng)實(shí)時(shí)評(píng)測(cè),每天更新排
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    ModelArts資源池是什么 ModelArts資源池是什么 資源池是ModelArts提供的用于計(jì)算的資源合集,包括公共資源池和專屬資源池,您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要,選擇合適的資源池進(jìn)行AI應(yīng)用開發(fā)。若您想要擁有專屬于自己的資源池,可以在ModelArts控制臺(tái)中創(chuàng)建自己的專屬資源池。
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI引擎 AI引擎 時(shí)間:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的開發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練作業(yè)、模型推理(即模型管理和部署上線)支持的AI框架。主要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib
    來自:百科
    華為云Stack ModelArts一站式AI平臺(tái)如何加速政企智能化步伐? 【云小課】EI第4課 智能標(biāo)注一鍵完成,標(biāo)注效率大大提升~ 【云小課】EI第2課 ModelArts自動(dòng)停止:拯救健忘星人,忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 M
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    華為云Stack ModelArts一站式AI平臺(tái)如何加速政企智能化步伐? 【云小課】EI第4課 智能標(biāo)注一鍵完成,標(biāo)注效率大大提升~ 【云小課】EI第2課 ModelArts自動(dòng)停止:拯救健忘星人,忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 M
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)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(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)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(shí)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(jì)算,這個(gè)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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    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(duì)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(gè)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Stack ModelArts一站式AI平臺(tái)如何加速政企智能化步伐? 【云小課】EI第4課 智能標(biāo)注一鍵完成,標(biāo)注效率大大提升~ 【云小課】EI第2課 ModelArts自動(dòng)停止:拯救健忘星人,忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 M
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    華為云Stack ModelArts一站式AI平臺(tái)如何加速政企智能化步伐? 【云小課】EI第4課 智能標(biāo)注一鍵完成,標(biāo)注效率大大提升~ 【云小課】EI第2課 ModelArts自動(dòng)停止:拯救健忘星人,忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 M
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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課,由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CNCF多個(gè)項(xiàng)目聯(lián)合創(chuàng)始人王澤峰老師主講,幫大家了解云原生的發(fā)展歷程,學(xué)習(xí)云原生的基本概念以及技術(shù)??????????
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    性等你體驗(yàn)! 流動(dòng)的智慧:開創(chuàng)集成資產(chǎn)管理新局面 ——華為云ROMA Connect資產(chǎn)中心 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 華為云全新上線Serverless應(yīng)用中心,支持一鍵構(gòu)建文生圖應(yīng)用 購(gòu)買時(shí)習(xí)知產(chǎn)品權(quán)益自動(dòng)開通操作流程
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