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- 深度學(xué)習(xí)要訓(xùn)練的函數(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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協(xié)作編輯、歷史查看、版本保存等通用特色功能，也具有各組件獨(dú)特的功能，如文檔中的劃詞評(píng)論、表格中的跨表格公式引用等；工作臺(tái)/我的桌面/快速訪問(wèn)/企業(yè)管理等功能模塊分別對(duì)應(yīng)某個(gè)領(lǐng)域或業(yè)務(wù)的操作和管理。 下面對(duì)石墨文檔產(chǎn)品的特色功能展開(kāi)介紹。 1.1 特色功能 1、多人協(xié)作編輯，毫秒級(jí)響應(yīng)來(lái)自：云商店角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來(lái)自：專題
- 深度學(xué)習(xí)要訓(xùn)練的函數(shù) 相關(guān)內(nèi)容
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可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如 人臉識(shí)別 、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等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)來(lái)自：專題優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開(kāi)源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)要訓(xùn)練的函數(shù) 更多內(nèi)容
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可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等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)來(lái)自：專題![]()
可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等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)來(lái)自：專題![]()
了深入的技術(shù)分享: 模型開(kāi)發(fā)部署依賴昂貴的異構(gòu)資源。傳統(tǒng)的異構(gòu)函數(shù)，CPU和XPU資源綁定分配，單一推理函數(shù)包含CPU和XPU操作，操作CPU時(shí)XPU空閑，操作XPU時(shí)CPU空閑，資源利用率低。元戎獨(dú)創(chuàng)的純XPU異構(gòu)函數(shù)，CPU和XPU資源綁定解耦，用戶可把不同類型資源的操作寫(xiě)成來(lái)自：百科![]()
根據(jù)當(dāng)前TBE框架可支持的計(jì)算描述API，可采用如下公式來(lái)表達(dá)Sqrt算子的計(jì)算過(guò)程 算子代碼的實(shí)現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入?yún)?shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的數(shù)據(jù)類型，用來(lái)自：百科![]()
選擇一個(gè)相應(yīng)內(nèi)存的空閑實(shí)例。 執(zhí)行用戶的指定運(yùn)行代碼。 FunctiongGraph函數(shù)的并發(fā)處理過(guò)程是什么？ FunctionGraph會(huì)根據(jù)實(shí)際的請(qǐng)求情況自動(dòng)彈性伸縮函數(shù)實(shí)例，并發(fā)變高時(shí)，會(huì)分配更多的函數(shù)實(shí)例來(lái)處理請(qǐng)求，并發(fā)減少時(shí)，相應(yīng)的實(shí)例也會(huì)變少。 用戶函數(shù)實(shí)例數(shù)=用戶函數(shù)并發(fā)數(shù)/該函數(shù)的單實(shí)例并發(fā)數(shù)。來(lái)自：專題![]()
不同的訪問(wèn)權(quán)限，以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離，通過(guò)IAM進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。 VPC和子網(wǎng) 虛擬私有云（Virtual Private Cloud， VPC）為 云數(shù)據(jù)庫(kù) 構(gòu)建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶云上資源的安全性，簡(jiǎn)化用戶的網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義來(lái)自：專題![]()
刪除指定函數(shù)所有觸發(fā)器設(shè)置。 在提供函數(shù)版本且非latest的情況下，刪除對(duì)應(yīng)函數(shù)版本的觸發(fā)器。 在提供函數(shù)別名的情況下，刪除對(duì)應(yīng)函數(shù)別名的觸發(fā)器。 在不提供函數(shù)版本（也不提供別名）或版本為latest的情況下，刪除該函數(shù)所有的觸發(fā)器（包括所有版本和別名）。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API來(lái)自：百科![]()
成本。 更快的應(yīng)用響應(yīng)速度意味著更好的用戶體驗(yàn)。元戎自主創(chuàng)新的FoldFormer AI模型可在線持續(xù)預(yù)測(cè)用戶業(yè)務(wù)負(fù)載，提前進(jìn)行實(shí)例預(yù)熱，達(dá)到85%~95%準(zhǔn)確率，大大降低了冷啟動(dòng)概率。無(wú)法被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的流量，通過(guò)一系列優(yōu)化措施加速冷啟動(dòng)。在用戶模型下載階段，基于內(nèi)置的內(nèi)存數(shù)據(jù)系統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
project_name String 租戶的project name。 package String 函數(shù)所屬的分組Package，用于用戶針對(duì)函數(shù)的自定義分組。 runtime String FunctionGraph函數(shù)的執(zhí)行環(huán)境 Python2.7: Python語(yǔ)言2.7版本。 Python3來(lái)自：百科![]()
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可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等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)來(lái)自：專題![]()
什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型 第4章 主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型介紹 第5章 華為在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型領(lǐng)域的工作 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客來(lái)自：百科![]()
租戶項(xiàng)目 ID，獲取方式請(qǐng)參見(jiàn)獲取項(xiàng)目ID。 function_urn 是 String 函數(shù)的URN，詳細(xì)解釋見(jiàn)FunctionGraph函數(shù)模型的描述。 alias_name 是 String 要查詢的別名名稱。 請(qǐng)求參數(shù) 表2 請(qǐng)求Header參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 X-Auth-Token來(lái)自：百科![]()
個(gè)分布式函數(shù)任務(wù)執(zhí)行的工作流。 用戶通過(guò)在可視化的編排頁(yè)面，將事件觸發(fā)器、函數(shù)和流程控制器通過(guò)連線關(guān)聯(lián)在一個(gè)流程圖中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出作為連線下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入。編排好的流程會(huì)按照流程圖中設(shè)定好的順序依次執(zhí)行，執(zhí)行成功后支持查看工作流的運(yùn)行記錄，方便您輕松地診斷和調(diào)試。 函數(shù)流功能特性和優(yōu)勢(shì)：來(lái)自：專題![]()
的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于不成功的圖片，我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識(shí)別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識(shí)別模型進(jìn)行結(jié)果融合，可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果，并且這個(gè)時(shí)候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累，目標(biāo)檢測(cè)模型的檢測(cè)結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識(shí)別方案。來(lái)自：百科![]()
專屬定制：根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺(tái)，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級(jí)調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。來(lái)自：百科![]()
與分類不同，聚類分析數(shù)據(jù)對(duì)象，而不考慮已知的類標(biāo)號(hào)（一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類標(biāo)號(hào)）。聚類可以產(chǎn)生這種標(biāo)號(hào)。對(duì)象根據(jù)最大化類內(nèi)的相似性、最小化類間的相似性的原則進(jìn)行聚類或分組。對(duì)象的聚類是這樣形成的，使得在一個(gè)聚類中的對(duì)象具有很高的相似性，而與其它聚類中的對(duì)象很不相似。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是來(lái)自：百科
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