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- modelarts 圖像識(shí)別 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(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線(xiàn)，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線(xiàn)體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來(lái)自：專(zhuān)題云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科
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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(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo)來(lái)自：百科程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型，如部門(mén)方向有調(diào)整時(shí)，可以用戶(hù)自己調(diào)節(jié)模型，及時(shí)更新。 優(yōu)勢(shì)：用戶(hù)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(pán)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(hù)自己上傳標(biāo)注圖片，就可以在線(xiàn)完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 優(yōu)勢(shì)：支持不來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)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(lèi)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
通服務(wù)，調(diào)用服務(wù)時(shí)會(huì)提示ModelArts.4204報(bào)錯(cuò)，請(qǐng)?jiān)谡{(diào)用服務(wù)前先進(jìn)入控制臺(tái)開(kāi)通服務(wù)，并注意開(kāi)通服務(wù)區(qū)域與調(diào)用服務(wù)的區(qū)域保持一致。 圖像識(shí)別 API 圖像識(shí)別服務(wù)所提供的API為自研API。通過(guò)使用圖像識(shí)別服務(wù)的自研API，您可以完整的使用圖像識(shí)別服務(wù)的如下表所示功能。 API來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云圖說(shuō)，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(lèi)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(lái)自：專(zhuān)題![]()
目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開(kāi)發(fā)者中的AI愛(ài)好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 了解、掌握 AI 開(kāi)發(fā)的基本流程，完成常見(jiàn) AI 模型的開(kāi)發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開(kāi)發(fā)-圖像分類(lèi) 第3章 AI模型開(kāi)發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問(wèn)題答疑來(lái)自：百科![]()
使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)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(lái)自：百科![]()
只能加入一支隊(duì)伍 3、 報(bào)名成功后，參賽隊(duì)伍通過(guò)一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)開(kāi)發(fā)模型，并將模型部署為在線(xiàn)服務(wù)或批量服務(wù)驗(yàn)證其正確性，確認(rèn)模型輸出無(wú)誤后，在ModelArts平臺(tái)上將開(kāi)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)，每天更新排來(lái)自：百科![]()
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(zhuān)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(kāi)發(fā)。若您想要擁有專(zhuān)屬于自己的資源池，可以在ModelArts控制臺(tái)中創(chuàng)建自己的專(zhuān)屬資源池。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
部署和運(yùn)維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，包含了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署和分享交易，通過(guò)解決AI開(kāi)發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問(wèn)題，ModelArts有效解決了AI落地難的問(wèn)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：來(lái)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(méi)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來(lái)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(méi)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來(lái)自：百科![]()
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(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)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。來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后，由離線(xiàn)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(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)好的離線(xiàn)模型。離線(xiàn)模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線(xiàn)模型。 離線(xiàn)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(guò)程中，離線(xiàn)模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
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Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪(fǎng)問(wèn)公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接 什么是數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)字化辦公：小微，改變你的工作方式 圖像識(shí)別服務(wù)-申請(qǐng)開(kāi)通服務(wù) 相關(guān)推薦 內(nèi)容審核服務(wù)使用簡(jiǎn)介 快速完成ICP備案:步驟二 提交備案申請(qǐng) 使用服務(wù) 應(yīng)用場(chǎng)景: 內(nèi)容審核-視頻 創(chuàng)建文檔內(nèi)容審核作業(yè):請(qǐng)求參數(shù) 修訂記錄 概述 內(nèi)容審核SDK簡(jiǎn)介:內(nèi)容審核概述 調(diào)用服務(wù)時(shí)錯(cuò)誤碼顯示“ModelArts.4204”怎么處理？來(lái)自：百科
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