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  • 模型部署上線 內(nèi)容精選 換一換
  • 框架管理器包含了三個部分,分別為離線模型生成器(Offline Model Generator,OMG)、離線模型執(zhí)行器(Offline Model Executor,OME)以及模型管家(AI Model Manager),如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型,以om為后綴的文件進
    來自:百科
    成的數(shù)據(jù)組織。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是依據(jù)關(guān)系模型來創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫。所謂關(guān)系模型就是“一對一、一對多、多對多”等關(guān)系模型,關(guān)系模型就是指二維表格模型,因而一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個數(shù)據(jù)組織。關(guān)系型數(shù)據(jù)可以很好地存儲一些關(guān)系模型的數(shù)據(jù),比如一個老師對應(yīng)多個學(xué)生的數(shù)據(jù)
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  • 模型部署上線 相關(guān)內(nèi)容
  • 新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型,設(shè)計接口的時候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計頁面,單擊公共模型的“+”,選擇新建數(shù)據(jù)模型,完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請求參數(shù)的“body”頁簽,選擇“raw”,單擊參數(shù)的“類型”,選擇引用的數(shù)據(jù)模型,保存接口,即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。
    來自:專題
    化、安全管控等金融應(yīng)用場景,不斷提升工行服務(wù)實體經(jīng)濟的能力,傾力打造服務(wù)于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)字工行。 目前工行已建成同業(yè)最大的單集群,已部署上線 FusionInsight MRS 云原生 數(shù)據(jù)湖 和DWS云 數(shù)據(jù)倉庫 集群規(guī)模達2000+節(jié)點,支撐了300+總行應(yīng)用、分行及集團子公司的平
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  • 模型部署上線 更多內(nèi)容
  • nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件,并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負責(zé)加載和卸載離線模型,并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列,完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進行統(tǒng)籌
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    特點:構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門,顯著提高工作效率。 優(yōu)勢:針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠好于通用自然語言處理模型??筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點:構(gòu)建商品視覺自動識別的模型,可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.
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    時間:2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題,將一站式的 AI開發(fā)平臺 (ModelArts)提供給開發(fā)者,從數(shù)據(jù)準備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練,最后把模型部署起來,集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。
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    LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI,從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實現(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比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)
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    工程、模型訓(xùn)練、模型評估和模型部署,從而提高開發(fā)效率。 該平臺能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開發(fā)服務(wù),包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估和模型部署,從而提高開發(fā)效率。 AI開發(fā)平臺 快速模型部署與服務(wù) 該平臺支持一鍵部署模型,能夠提高模型部署效率,實現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無縫銜接,縮短模型開發(fā)周期。
    來自:專題
    及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人標注、自動標注和批量標注。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,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)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費
    來自:百科
    LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI,從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實現(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比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)
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    發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI
    來自:專題
    握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識; 3、學(xué)習(xí)多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類
    來自:百科
    程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型,如部門方向有調(diào)整時,可以用戶自己調(diào)節(jié)模型,及時更新。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準確率,可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動化,只需要客戶自己上傳標注圖片,就可以在線完成模型訓(xùn)練、評估、發(fā)布。 優(yōu)勢:支持不
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    良好的可擴展性 支持概念模型和邏輯模型開發(fā)所必需的寓意結(jié)構(gòu),具有良好的可擴展性。 2. 簡明的一致性結(jié)構(gòu) 在語義概念表達上具有簡明的一致性結(jié)構(gòu)。 3. 便于理解 對于業(yè)務(wù)人員,IT技術(shù)人員,數(shù)據(jù)庫管理員和設(shè)計者來說都可以基于相同的語言進行交流。 4. 自動化生成模型 可以自動化生成,商
    來自:百科
    Gallery中,共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 模型:共享了ModelArts模型 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
    是一個算子。于我們而言,我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計算函數(shù)。 絕大多數(shù)情況下,由于昇騰AI軟件棧支持絕大多數(shù)算子,開發(fā)者不需要進行自定義算子的開發(fā),只需提供深度學(xué)習(xí)模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件,從而進一步利用流程編排器(Matrix)
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    數(shù)據(jù)清洗平臺,經(jīng)過《華為研發(fā)大模型語料質(zhì)量基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型評測基本法V1.0》的軍規(guī)歷練,濃縮出高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 強化訓(xùn)練+評價反饋,模型“越用越聰明”。構(gòu)造特殊的微調(diào)數(shù)據(jù)可以用來增強模型的元能力(自糾正、反思、有害判
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    、自動化模型生成,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。 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個或多個功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。
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    提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成及端-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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看,Model
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