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及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù),支持中心推理和邊緣推理,并且支來自:專題ModelArts是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ,為機(jī)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(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來自:百科
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LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI,從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程,并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例,展示AI部署全過程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn),實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮;實(shí)現(xiàn)來自:百科以通過模型鏡像的方式將本地的模型導(dǎo)入ModelArts。通過配置健康檢查,支持在線服務(wù)進(jìn)行無損滾動(dòng)升級(jí)。 從模板中選擇元模型 因?yàn)橄嗤δ艿?span style='color:#C7000B'>模型配置信息重復(fù)率高,ModelArts提供模型模板方便您快捷地導(dǎo)入模型,創(chuàng)建AI應(yīng)用,而不用編寫配置文件。 您需要根據(jù)模型格式、模型AI引擎、模型運(yùn)行環(huán)境選擇對(duì)應(yīng)的模板。來自:專題
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Gallery中,共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 模型:共享了ModelArts模型和 HiLens 技能。 AI Gallery的模型模塊包括ModelArts模型和HiLens技能,支持發(fā)布和訂閱共享的模型。在AI Gallery的“模型”中,可以查找您想要的ModelArts模型或HiLens技能,訂閱來自:專題資產(chǎn)模型是IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建資產(chǎn)模型,就是構(gòu)建物與物,物與空間,物與人等復(fù)雜關(guān)系,將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射,兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步,實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象,將不同的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。來自:百科含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含: 開發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)) 部署上線(在線服務(wù)) 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開發(fā)者,根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部署服務(wù),根據(jù)開發(fā)者零編碼實(shí)現(xiàn)模型定制化開發(fā)。此來自:專題據(jù)探索 資產(chǎn)模型 為充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),往往需要將單一設(shè)備數(shù)據(jù)和測量數(shù)值置于一個(gè)上下文中去分析,這個(gè)上下文可能是一個(gè)產(chǎn)線或系統(tǒng)裝配關(guān)系、組織關(guān)系、地理空間關(guān)系等等。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)模型能力,幫助開發(fā)者快速定義復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)模型,并基于該模型對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)計(jì)算、智能關(guān)系分析等處理。來自:百科需要統(tǒng)一通過流程編排器進(jìn)行調(diào)用。 3、數(shù)據(jù)流進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時(shí),需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計(jì)算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后,后處理引擎再對(duì)模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理,如 圖像識(shí)別 的加框和加標(biāo)識(shí)等處理操作。 計(jì)算來自:百科