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來自：百科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，開發(fā)者可以通過在線體驗(yàn)或API調(diào)用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來自：專題
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集中管理：對(duì)于少量的外包、臨時(shí)人員放入內(nèi)部系統(tǒng)中做統(tǒng)一管理，并支持對(duì)其權(quán)限做單獨(dú)隔離，滿足企業(yè)精細(xì)化管理的需要。 分散管理：對(duì)于企業(yè)的上下游組織，可以通過單獨(dú)的 V-Join 泛組織管理平臺(tái)進(jìn)行單獨(dú)的管理與維護(hù)，如企業(yè)的供應(yīng)商、經(jīng)銷商、代理、伙伴等。 （2）支持集團(tuán)企業(yè)的管理模式 致遠(yuǎn)組織模型支持集團(tuán)化企業(yè)的組來自：云商店華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來自：百科
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云知識(shí) 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(shí)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(zhǔn)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(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來自：百科![]()
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想和方法，是理解復(fù)雜算法的必要要素。人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
收到平臺(tái)下發(fā)的數(shù)據(jù)，需要先訂閱數(shù)據(jù)下發(fā)類接口的主題。 MQTT消息基于文本傳輸，主要有以下三類消息： CONNECT：當(dāng)客戶端想要和服務(wù)器建立連接時(shí)，需要發(fā)送一條CONNECT消息給服務(wù)器，消息內(nèi)包含自己的用戶名、密碼等信息，服務(wù)器鑒權(quán)通過后，和客戶端建立連接。若雙方想要斷開連接來自：百科![]()
概念串聯(lián) 平臺(tái)提供了控制臺(tái)操作能力、應(yīng)用接入能力、設(shè)備接入能力等，本文檔也主要以這三部分能力展開介紹。那么我先介紹下什么叫控制臺(tái)、應(yīng)用側(cè)、設(shè)備側(cè)。 控制臺(tái)：首先，需要先理解一個(gè)概念：租戶。您在華為云注冊(cè)了一個(gè)賬號(hào)后，開通了IoTDA服務(wù)，就成為了我們的客戶，像租戶一樣可以享用物來自：百科![]()
實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺(tái)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(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介來自：百科![]()
價(jià)格。 根據(jù)域名用途來評(píng)估域名申請(qǐng)格式等 通常情況下，不同用途的域名，在考慮到后期推廣營(yíng)銷時(shí)候，就需要針對(duì)性的做不同的考慮。如：有的域名是為了做企業(yè)展示站點(diǎn)、有些域名是做行業(yè)分類站點(diǎn)、有新聞資訊等 企業(yè)品牌域名注冊(cè)建議 企業(yè)品牌域名注冊(cè)可以考慮從企業(yè)名拼音或企業(yè)名縮寫，例如：華為云域名（huaweicloud來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 解析：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)如何做？ 解析：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)如何做？ 時(shí)間：2022-10-27 09:22:19 物聯(lián)網(wǎng) 【摘要】 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何為開發(fā)者提供簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，簡(jiǎn)化開發(fā)過程，提升開發(fā)效率，讓IoT數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)是一個(gè)擺在我們面前的問題。來自：百科![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)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(shí)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(hù)。 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(jì)中“安全方案”的引用。此外，每個(gè)安全模型的文檔頁(yè)面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護(hù)。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(shí)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(qǐng)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![]()
直播梳理-AI能力整合，做企業(yè)的“最強(qiáng)大腦” 直播梳理-AI能力整合，做企業(yè)的“最強(qiáng)大腦” 時(shí)間：2021-08-02 14:36:00 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 視頻直播 智能客服 企業(yè)應(yīng)用 查看直播 5月27日竹間智能COO孫彬老師做客華為云云市場(chǎng)直播間，給觀眾帶來了《AI能力整合，做企業(yè)的“最強(qiáng)來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 做故障排除時(shí)， CDN 節(jié)點(diǎn)IP歸屬如何查詢？ 做故障排除時(shí)，CDN節(jié)點(diǎn)IP歸屬如何查詢？ 時(shí)間：2022-07-21 17:36:52 【CDN流量包價(jià)格】 CDN的工作原理我們已經(jīng)知道，當(dāng)用戶訪問使用CDN服務(wù)的網(wǎng)站時(shí)，本地DNS服務(wù)器通過CNAME方式將最終來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間：2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來進(jìn)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(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個(gè)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(jìn)入智能建模的可用模型頁(yè)面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進(jìn)入新建告警模型頁(yè)面。 6、在新增告警模型頁(yè)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(yán)重程度 設(shè)來自：專題
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