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- modelarts簡介 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科理基礎(chǔ)設(shè)施資源與運行在Kubernetes上的容器化業(yè)務(wù)；而CCI是ServerlessKubernetes服務(wù)，用戶通過它只需要管理運行在Kubernetes上的容器化業(yè)務(wù)，無需感知Kubernetes集群而交由華為云自動管理，進一步降低Kubernetes落地門檻。 華為云容來自：百科
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開放了運營、運維數(shù)據(jù)查詢接口和性能指標(biāo)、采集標(biāo)準(zhǔn)，支持自主開發(fā)。 開放了運營、運維數(shù)據(jù)查詢接口和性能指標(biāo)、采集標(biāo)準(zhǔn)，支持自主開發(fā)。 智能分析 AI智能閾值檢測，機器學(xué)習(xí)歷史基線數(shù)據(jù)產(chǎn)生告警，通過RCA（Root Cause Analysis）分析找到問題根因。 AI智能閾值檢測，機器學(xué)習(xí)歷史基線數(shù)據(jù)產(chǎn)生告警，通過RCA（Root來自：專題第2節(jié) 人工智能與機器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成來自：百科
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多節(jié)點訓(xùn)練TensorFlow框架ps節(jié)點作為server會一直掛著，ModelArts是怎么判定訓(xùn)練任務(wù)結(jié)束？如何知道是哪個節(jié)點是worker呢？ TensorFlow框架分布式訓(xùn)練的情況下，會啟動ps與worker任務(wù)組，worker任務(wù)組為關(guān)鍵任務(wù)組，會以worker任務(wù)組的進程退出碼，判斷訓(xùn)練作業(yè)是否結(jié)束。來自：專題![]()
PLM系統(tǒng)簡介 PLM系統(tǒng)簡介 方案重點解決企業(yè)信息化管理應(yīng)用面臨的部門之間協(xié)作以及企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)全局共享的應(yīng)用需求，實現(xiàn)企業(yè)設(shè)計數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)與制造數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，并支持企業(yè)跨部門的數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)協(xié)作。 方案重點解決企業(yè)信息化管理應(yīng)用面臨的部門之間協(xié)作以及企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)全局共享的應(yīng)用來自：專題![]()
云手機 云手機 云手機（Cloud Phone，簡稱CPH），是基于華為云裸金屬服務(wù)器虛擬出的帶有原生安卓操作系統(tǒng)，同時具有虛擬手機功能的云服務(wù)器。簡單來說，云手機=云服務(wù)器+Android OS。您可以遠程實時控制云手機，實現(xiàn)安卓APP的云端運行；也可以基于云手機的基礎(chǔ)算力，高來自：專題![]()
人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU 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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成來自：百科![]()
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3、了解華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略。 4、了解華為的AI解決方案。 課程大綱 第1章 AI基礎(chǔ)概念 第2章 華為全棧AI戰(zhàn)略 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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成來自：百科![]()
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可用于一般訪問的工作負載。 典型應(yīng)用場景 數(shù)據(jù)庫：Oracle、SQL ServerClickHouse AI場景 超大帶寬的讀寫密集型場景 轉(zhuǎn)碼類業(yè)務(wù) I/O密集型場景：NoSQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 時延敏感型場景：RedisMemcache 各種主流的高性能、低延遲交互應(yīng)用場景來自：專題![]()
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