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- 模型自動(dòng)學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科章節(jié)操作。 約束與限制 1、VPC網(wǎng)段（CIDR）不能重疊。 本示例中，ER路由表使用的是“虛擬私有云（VPC）”連接的傳播路由，由ER自動(dòng)學(xué)習(xí)VPC網(wǎng)段作為目的地址，不支持修改，因此重疊的VPC網(wǎng)段會(huì)導(dǎo)致路由沖突。 如果您已有的VPC存在網(wǎng)段重疊，則不建議您使用傳播路由，請?jiān)贓來自：專題
- 模型自動(dòng)學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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默認(rèn)路由表，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為連接在默認(rèn)路由表中創(chuàng)建傳播。 傳播概述 路由 路由是目的地址、下一跳以及路由類型等信息組成。路由分為兩種： 1、自動(dòng)學(xué)習(xí)的傳播路由 2、手動(dòng)添加的靜態(tài)路由 路由概述 共享 所有者可以將自己的企業(yè)路由器同時(shí)共享給多個(gè)其他帳號，稱為接受者。 接受者可以在共享企來自：專題關(guān)聯(lián)至ER路由表后，可以實(shí)現(xiàn)以下功能： 1、路由轉(zhuǎn)發(fā)：來自連接的報(bào)文根據(jù)它關(guān)聯(lián)的路由表進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。 2、路由學(xué)習(xí)：將關(guān)聯(lián)路由表中的路由信息自動(dòng)學(xué)習(xí)到連接網(wǎng)絡(luò)中。 對于不同類型的連接，是否支持路由學(xué)習(xí)，具體如表5所示。 表5 關(guān)聯(lián)說明 路由 路由是網(wǎng)絡(luò)報(bào)文轉(zhuǎn)發(fā)的依據(jù)，包含目的地址、下來自：專題
- 模型自動(dòng)學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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章節(jié)操作。 約束與限制 1、VPC網(wǎng)段（CIDR）不能重疊。 本示例中，ER路由表使用的是“虛擬私有云（VPC）”連接的傳播路由，由ER自動(dòng)學(xué)習(xí)VPC網(wǎng)段作為目的地址，不支持修改，因此重疊的VPC網(wǎng)段會(huì)導(dǎo)致路由沖突。 如果您已有的VPC存在網(wǎng)段重疊，則不建議您使用傳播路由，請?jiān)贓來自：專題![]()
訪問 模型開發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練來自：百科![]()
所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對模型進(jìn)行評估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型來自：百科![]()
框架管理器包含了三個(gè)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(jìn)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(gè)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(gè)數(shù)據(jù)組織。關(guān)系型數(shù)據(jù)可以很好地存儲(chǔ)一些關(guān)系模型的數(shù)據(jù)，比如一個(gè)老師對應(yīng)多個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)來自：百科![]()
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(jì)接口的時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)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![]()
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(dú)立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)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(jìn)行統(tǒng)籌來自：百科![]()
特點(diǎn)：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(yuǎn)好于通用自然語言處理模型。可根據(jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)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(shí)現(xiàn)99.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(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![]()
的AI模型快速部署至Atlas設(shè)備中，滿足在安防、交通、社區(qū)、園區(qū)、 商場、超市等復(fù)雜環(huán)境區(qū)域的應(yīng)用需求。 操作步驟 模型準(zhǔn)備 在IEF中注冊并納管Atlas 500 將AI應(yīng)用部署為邊緣服務(wù) 查看推理結(jié)果 流程圖 步驟一：模型準(zhǔn)備 在部署邊緣服務(wù)前，您需要準(zhǔn)備配套的模型。針對本來自：專題![]()
及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(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![]()
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(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![]()
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(tái)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(tái) 快速模型部署與服務(wù) 該平臺(tái)支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實(shí)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![]()
握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 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(tái)； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)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(dòng)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(shí)，可以用戶自己調(diào)節(jié)模型，及時(shí)更新。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)秒級識(shí)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(dòng)化，只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片，就可以在線完成模型訓(xùn)練、評估、發(fā)布。 優(yōu)勢：支持不來自：百科![]()
良好的可擴(kuò)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(kuò)展性。 2. 簡明的一致性結(jié)構(gòu) 在語義概念表達(dá)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(jì)者來說都可以基于相同的語言進(jìn)行交流。 4. 自動(dòng)化生成模型 可以自動(dòng)化生成，商來自：百科
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