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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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Deploy支持跨region高可用容災(zāi)部署，以及企業(yè)內(nèi)多賬號(hào)間跨賬號(hào)協(xié)同部署。 應(yīng)用部署方式 部署應(yīng)用支持三種部署方式： 立即部署：部署已保存但未部署的應(yīng)用。 全新部署：部署當(dāng)前已有的應(yīng)用。此方法適用于使用應(yīng)用原有的配置進(jìn)行部署。 回退部署：針對(duì)應(yīng)用的部署記錄（支持顯示最近92天的部署記錄），可選擇某來自：專題創(chuàng)新，將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts Pro。 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，幫助來自：百科
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框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時(shí)間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu)，目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是來自：百科![]()
面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless將持續(xù)聚焦技術(shù)創(chuàng)新，突破大模型推理服務(wù)實(shí)例快速彈性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效協(xié)同調(diào)度、超大規(guī)模分布式訓(xùn)練高可用性等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)筑大模型推理和訓(xùn)練的高性能、低成本、高可用性關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。 通過這些創(chuàng)新，元戎將助力華為來自：百科![]()
云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)來自：百科![]()
等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova物理部署示例 Nova物理部署示例 時(shí)間：2021-02-08 20:46:51 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目，作為OpenStack最核心的項(xiàng)目，其物理部署有6個(gè)重要的特點(diǎn)。 無中心結(jié)構(gòu) 各組件無本地持久化狀態(tài) 可水平擴(kuò)展來自：百科![]()
G 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) 上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識(shí)表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號(hào)化的知識(shí)；促使KG來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-01 15:09:18 本實(shí)驗(yàn)通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應(yīng)用開發(fā)過程，幫助您快速熟悉ACL這套計(jì)算加速庫。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能； ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用來自：百科![]()
上，某媒體智能平臺(tái)公司，基于元戎實(shí)現(xiàn)事件觸發(fā)類社媒分析平臺(tái)Serverless化，資源利用率提升50%，運(yùn)維復(fù)雜度大大降低；華為企業(yè)信息系統(tǒng)，基于元戎實(shí)現(xiàn)長時(shí)運(yùn)行類微服務(wù)Serverless化，資源利用率提升70%；某AI視覺行業(yè)服務(wù)商，基于元戎實(shí)現(xiàn)異構(gòu)AI類推理服務(wù)Server來自：百科![]()
●鏡像版本：請(qǐng)選擇需要部署的鏡像版本。 ●容器規(guī)格：根據(jù)需要選擇容器CPU、內(nèi)存、AI加速卡的配額。 圖2 容器配置 5.單擊“下一步”，進(jìn)行部署配置。 指定部署應(yīng)用的邊緣節(jié)點(diǎn)，其余無需配置。 圖3 部署配置 6.單擊“下一步”，進(jìn)行訪問配置。 此處暫時(shí)不需要配置。 7.單擊“下一步來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AscendCL實(shí)戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開發(fā)與調(diào)測(cè) AscendCL實(shí)戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開發(fā)與調(diào)測(cè) 時(shí)間：2020-12-17 09:58:24 本課程主要介紹昇騰推理計(jì)算專用加速語言——AscendCL，講解其應(yīng)用場(chǎng)景及編程方式。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo)來自：百科![]()
等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力來自：專題![]()
基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 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：專題![]()
活，創(chuàng)造AI精品。 華為云ModelArts是華為面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。通過此次實(shí)踐，讓大家學(xué)習(xí)和初步掌握線上AI開發(fā)基礎(chǔ)和全流程。來自：百科![]()
，還通過自動(dòng)彈性伸縮能力，根據(jù)實(shí)際流量動(dòng)態(tài)調(diào)整資源，避免資源浪費(fèi)和性能瓶頸 AI推理與AIGC應(yīng)用 FaaS的事件驅(qū)動(dòng)和彈性擴(kuò)展特性使其能夠高效地處理AI模型推理任務(wù)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理、大模型AI對(duì)話、AIGC圖像生成、AI聲音克隆等場(chǎng)景，通常需要快速響應(yīng)和按需擴(kuò)展計(jì)算資源來自：專題![]()
領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科
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