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- modelarts 模型 內容精選 換一換
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華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實現模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數據，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現了一種構造、編排、優(yōu)化、來自：百科
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支持盤古大模型的運行，相比于傳統AI模型，原來幾十個AI場景，需要幾十個AI模型開發(fā)訓練好幾個月，現在只需要一個大模型就可以開發(fā)完成，訓練時間只需幾天。原來需要成千上萬張樣本開發(fā)的場景，現在也只需要十位數。 同時通過AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓來自：百科![]()
ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡介 ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶，提供更好云化AI開發(fā)體驗。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史，就是一部降低開發(fā)者成本，提升開發(fā)體驗的歷史。在AI開來自：專題![]()
平臺穩(wěn)定可靠：繼承公有云ModelArts平臺大規(guī)模商用成熟硬件平臺和軟件架構 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用來自：百科![]()
ModelArts 自定義鏡像規(guī)范 ModelArts 自定義鏡像規(guī)范 ModelArts推理部署，使用容器鏡像創(chuàng)建AI應用，需要提前在本地開發(fā)模型，制作自定義鏡像，上傳至容器鏡像SWR服務，制作AI應用的自定義鏡像需滿足ModelArts定義的規(guī)范。 ModelArts推理部署來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云ModelArts Notebook介紹 華為云ModelArts Notebook介紹 時間：2020-11-27 10:30:23 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts Notebook的操作教程指導。 步驟： 準備數據 創(chuàng)建Notebook Notebook中代碼調試來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現 人臉識別 基于ModelArts實現人臉識別 時間：2020-12-02 11:19:20 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建人臉識別應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡；來自：百科![]()
Pro是業(yè)界首個企業(yè)級AI應用開發(fā)專業(yè)套件，用戶無需掌握算法知識亦可實現自身業(yè)務與AI技術的融合，實現AI應用的快速開發(fā)、共享和發(fā)布，加速行業(yè)AI落地，實現普惠AI。 ModelArts Pro應用開發(fā) 我們將ModelArts Pro比作一個AI工廠。工廠通過流水線生產產品，ModelArts Pro則是通過工作流開發(fā)出行業(yè)AI應用。來自：百科![]()
來自：百科![]()
云知識 華為云ModelArts市場使用介紹 華為云ModelArts市場使用介紹 時間：2020-11-27 09:55:56 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts市場使用的操作教程指導。 場景描述： 發(fā)布你的模型到公開共享市場或指定用戶；去公開市場獲取共享模型。 發(fā)布你的來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎的認知，掌握Python的基礎語法。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
云知識 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標來自：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)務數據的采集、處理、模型訓練、調優(yōu)、來自：百科![]()
任務。 實驗目標與基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓練作業(yè)的流程，實操MindSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺創(chuàng)建一個使用MindSpore作為AI引擎的訓練作業(yè)，完成訓練任務。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1來自：百科![]()
開發(fā)； 3、算子泛化不夠，某些數據大小不支持。 在模型轉換過程中出現了算子不支持的情況，例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想修改現有算子中的計算邏輯、或者開發(fā)者想自己開發(fā)算子來提高計算性能，這時就需要進行自定義算子的開發(fā)了。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院來自：百科
