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- 推理平臺(tái) 模型部署 內(nèi)容精選 換一換
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并行部署 用戶可以在一個(gè)部署任務(wù)中選擇多個(gè)主機(jī)和多個(gè)主機(jī)組，實(shí)現(xiàn)多主機(jī)并行部署。 部署詳情 用戶可以查看部署詳情，可視化顯示部署進(jìn)程、當(dāng)前部署任務(wù)信息。 部署日志 部署詳情頁(yè)面可以查看部署日志，多主機(jī)并行部署支持分主機(jī)日志查看。 統(tǒng)計(jì)信息 支持部署成功率、部署任務(wù)個(gè)數(shù)、部署總次數(shù)以及最近7天部署成功次數(shù)和失敗次數(shù)。來(lái)自：專題●高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控 圖1 工業(yè)視覺(jué)場(chǎng)景 CDN 邊緣站點(diǎn)管理 對(duì)部署在全國(guó)來(lái)自：專題
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云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體，并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent來(lái)自：百科
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安全、低成本的特點(diǎn)，本文帶你詳細(xì)了解 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 如何進(jìn)行部署。 幫助文檔 GaussDB 部署：購(gòu)買實(shí)例 GaussDB部署：購(gòu)買實(shí)例 GaussDB部署：操作場(chǎng)景 本章將介紹在GaussDB的管理控制臺(tái)購(gòu)買實(shí)例。 目前，GaussDB支持“按需計(jì)費(fèi)”和“包年/包月”計(jì)費(fèi)方來(lái)自：專題![]()
來(lái)自：百科![]()
架構(gòu) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts 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 云桌面來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Graylog部署方法 Graylog部署方法 時(shí)間：2020-11-06 10:08:37 簡(jiǎn)介 Graylog是一個(gè)開源的日志聚合、分析、審計(jì)、顯示和預(yù)警工具。Graylog完全基于JAVA代碼編寫，運(yùn)行時(shí)需要依賴JDK。 配置流程 一、Ubuntu操作系統(tǒng) 1來(lái)自：百科![]()
城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。同時(shí)擁有云上高可用，高可靠，高安全，彈性伸縮，一鍵部署，快速備份恢復(fù)，監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力，能為企業(yè)提供功能全面，穩(wěn)定可靠，擴(kuò)展性強(qiáng)，性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。 立即購(gòu)買 控制臺(tái) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)模型 了解 云數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間：2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證，限制操作權(quán)限來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系；來(lái)自：百科![]()
華為HiLens 為端云協(xié)同多模態(tài)AI開發(fā)應(yīng)用平臺(tái)，提供簡(jiǎn)單易用的開發(fā)框架、開箱即用的開發(fā)環(huán)境、豐富的AI技能市場(chǎng)和云上管理平臺(tái)，對(duì)接多種端側(cè)計(jì)算設(shè)備。 1.端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同，解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場(chǎng)景，節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型，快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對(duì)采集的數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
朱安東 朱安東表示：“AIGC正逐漸在千行百業(yè)生根發(fā)芽，并且快速成為了行業(yè)中重要的生產(chǎn)力工具。伴隨著AIGC大模型以及領(lǐng)域?qū)＜翌愋偷闹行?span style='color:#C7000B'>模型的快速演進(jìn)，引發(fā)了海量AI推理、大模型托管以及底層強(qiáng)大算力的訴求。 然而，要想實(shí)現(xiàn)AI扎根千行百業(yè)、實(shí)現(xiàn)“AI everywhere”的最終目標(biāo)，我們?nèi)匀挥泻荛L(zhǎng)的路要走。”來(lái)自：百科![]()
（a）部分結(jié)果所示，相比于當(dāng)前先進(jìn)的基于模型的調(diào)度器Gsight[4]（發(fā)表于SC’21）相比，其調(diào)度成本降低了81.0%–93.7%，這是因?yàn)?JIAGU的基于節(jié)點(diǎn)容量的調(diào)度策略可以大幅減少模型推理的數(shù)量, 從而在多次冷啟動(dòng)中避免了推理開銷。如圖6（b）(c)所示在不同運(yùn)行時(shí)的來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科![]()
模塊都需要統(tǒng)一通過(guò)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。來(lái)自：百科![]()
華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts推理部署_OBS導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接 什么是 數(shù)據(jù)湖 探索服務(wù)_數(shù)據(jù)湖探索 DLI 用途與特點(diǎn) 什么是Spark來(lái)自：專題![]()
緣AI推理算力，支持華為鯤鵬通用中央處理器的泰山服務(wù)器。 您可以在智能邊緣市場(chǎng)>邊緣硬件中心查看各硬件的詳細(xì)信息。 圖2邊緣硬件 云邊協(xié)同 IEF能夠方便的協(xié)同云端和邊緣共同工作，例如在AI場(chǎng)景下，在云端使用Modelarts進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練生成AI模型，然后將AI模型打包成鏡來(lái)自：百科![]()
ModelArts是什么_AI開發(fā)平臺(tái)_ModelArts功能 ModelArts計(jì)費(fèi)說(shuō)明_計(jì)費(fèi)簡(jiǎn)介_ModelArts怎么計(jì)費(fèi) 華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云來(lái)自：專題![]()
GaussDB部署形態(tài)：副本集數(shù)量 僅分布式部署形態(tài)可選。每個(gè)分片下1主多副本的部署方案，3副本就是1主2備的部署方式。支持2副本獨(dú)立部署模式，該部署模式僅針對(duì)特定用戶開放，如需配置白名單權(quán)限，您可以在管理控制臺(tái)右上角，選擇“工單 > 新建工單”，提交開通白名單的申請(qǐng)。 2副本部署模式的限制如下：來(lái)自：專題
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