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- 訓練模型部署成測試模型 內(nèi)容精選 換一換
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性能測試產(chǎn)品入門 性能測試產(chǎn)品入門 性能測試 CodeArts PerfTest提供體驗館功能，通過體驗向?qū)?，幫助您快速熟?span style='color:#C7000B'>性能測試的使用流程。性能測試具備豐富的測試模型定義能力可以真實還原應用大規(guī)模業(yè)務訪問場景，幫助用戶提前識別應用性能問題 性能測試 CodeArts Perf來自：專題臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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)、模型訓練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看，Mod來自：百科
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控制臺自助服務，一站式快速生成所需內(nèi)容 用戶申請賬號并上傳相關(guān)授權(quán)，拍攝訓練所需音視頻素材，上傳進行模型訓練，生成自定義形象和聲音。選擇背景、聲音、模特等內(nèi)容，基于文本或語音智能驅(qū)動，實現(xiàn)視頻制作、 視頻直播 、智能交互等能力。 華為云盤古數(shù)字人大模型，賦能千行百業(yè)數(shù)字化營銷新模式 MetaStudio來自：專題建解決方案，將AI模型以鏡像方式部署在FunctionGraph，對外提供通用API，無需管理運維異構(gòu)資源（GPU等），模型實例隨業(yè)務量全自動擴縮容，無請求時實例縮容到0，低成本高可用運行。上層應用采用FaaS+ BaaS的Serverless應用架構(gòu)，集成模型推理接口，只需專注來自：百科
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I場景，需要幾十個AI模型開發(fā)訓練好幾個月，現(xiàn)在只需要一個大模型就可以開發(fā)完成，訓練時間只需幾天。原來需要成千上萬張樣本開發(fā)的場景，現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時通過AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓練成本高的問題，讓開發(fā)不再是難題。ModelArts把常見的算法和工具放到了AI來自：百科![]()
升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢： ●高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實現(xiàn)產(chǎn)品實時預測，提升檢測效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(yōu)化，實現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控 圖1 工業(yè)視覺場景來自：專題![]()
CodeArts Snap開發(fā)大模型講座精彩回顧 講座伊始，華為的技術(shù)專家介紹了工具鏈的基本概念和發(fā)展歷程。詳細解釋了什么是大模型，以及大模型在人工智能領(lǐng)域的重要地位。隨著技術(shù)的不斷進步，工具鏈大模型已經(jīng)成為推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵力量。隨后，專家深入剖析了其架構(gòu)、訓練過程以及應用場景，讓北來自：百科![]()
s數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務進行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預置模型選擇，模型訓練、部署并最終建立在線預測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1.準備數(shù)據(jù) 2.訓練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預測請求來自：百科![]()
數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應用、系統(tǒng)運維與管理等全流程端到端AI應用開發(fā)部署支撐能力 Studio一站式人工智能開發(fā)與應用平臺以數(shù)據(jù)閉環(huán)應用為導向，具備從數(shù)據(jù)管理與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應用、系統(tǒng)運維與管理等全流程端到端AI應用開發(fā)部署支撐能力 Apulis來自：專題![]()
版”。 性能測試 CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測試 05:59 測試資源準備 性能測試 測試資源準備 性能測試 03:08 響應提取 性能測試 響應提取 性能測試 05:59 性能測試 測試資源準備 性能測試 03:08 性能測試 響應提取 性能測試服務精選推薦來自：專題![]()
做結(jié)果檢驗，只有條件匹配后才認為是正常響應。 測試任務模型自定義，支持復雜場景測試 通過多種事務元素與測試任務階段的靈活組合，可以幫助用戶測試在多操作場景并發(fā)下的應用性能表現(xiàn)。 事務可以被多個測試任務復用，針對每個事務可以定義多個測試階段，并對每個階段分別定義持續(xù)時間和并發(fā)用戶數(shù)來自：專題![]()
從0到1，手把手教你如何使用自定義鏡像完成AI應用的創(chuàng)建，并部署成在線服務。 幫助文檔 收起 展開 在開發(fā)環(huán)境中構(gòu)建并調(diào)試推理鏡像 收起 展開 在ModelArts的開發(fā)環(huán)境Notebook中使用基礎(chǔ)鏡像構(gòu)建一個新的推理鏡像，并完成AI應用的創(chuàng)建，部署為在線服務。 幫助文檔 收起 展開 無需構(gòu)建在開發(fā)環(huán)境中調(diào)試并保存推理鏡像來自：專題![]()
在測試計劃和測試設(shè)計階段，要明確測試范圍和測試目標、制定測試策略、準備測試工具和測試環(huán)境、建立測試模型、設(shè)計測試用例、開發(fā)自動化測試腳本。 測試計劃明確測試時間、測試范圍、測試目標，并管理測試各個階段的活動。測試計劃可以針對某個版本、迭代或?qū)ｍ椀取?手工測試用例 手工測試用例用于管理測試場來自：專題![]()
來自：專題![]()
全域Serverless+AI，華為云加速大模型應用開發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應用開發(fā) 時間：2024-12-26 17:56:36 云日志 服務 應用運維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國偉介紹，在AI時代背景下，軟件開發(fā)的方式由以代碼為中心，走向以模型為中心，如何將AI大模型能力充分利用起來，是當下云廠商積極探索的事情。來自：百科![]()
臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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)、模型訓練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看，Mod來自：百科![]()
智能邊緣平臺下工業(yè)視覺的優(yōu)勢： 高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實現(xiàn)產(chǎn)品實時預測，提升檢測效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(yōu)化，實現(xiàn)模型最優(yōu)。 統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控。 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案來自：百科![]()
的落地更簡單。 盤古大模型基于“預訓練模型+微調(diào)”的模式，能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預訓練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預訓練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天來自：百科![]()
3、在“配置信息”頁簽，獲取“訓練輸出位置”下的路徑，即為訓練模型的下載路徑。 模型遷移到其他帳號 您可以通過如下兩種方式將訓練的模型遷移到其他帳號。 1、將訓練好的模型下載至本地后，上傳至目標帳號對應區(qū)域的 OBS 桶中。 2、通過對模型存儲的目標文件夾或者目標桶配置策略，授權(quán)其來自：專題
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