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可视化界面：全流程可视化。 全生命周期：从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制：根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依来自：百科![]()
优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。来自：百科![]()
而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面来自：百科![]()
基于Kubernetes的容器自动化部署最佳实践 基于Kubernetes的容器自动化部署最佳实践 时间：2020-12-01 14:27:55 本次实验将搭建一套基本功能完整的容器自动化部署K8S系统，配置Docker镜像库，初始化各节点配置，实现具有nginx服务的容器服务部署，并进行验证。来自：百科![]()
PUE优化控制模型等），开发者可以基于模型训练服务，使用嵌入网络经验的训练平台输入数据，快速完成模型的开发和训练，形成精准的模型，用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练 NAIE训练平台预置多种预集成通信模型服务，Zero编码，让开发者无须AI经验也可快速完成网络领域模型的开发和训练来自：百科![]()
课程简介 本课程主要内容包括：AI如何满足定制化需求、从Idea到落地开发者所面临的挑战、极“快”致“简单”的模型训练。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握AI模型训练原理及实现过程。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 AI开发痛点分析 第3节 ModelArts介绍 第4节来自：百科![]()
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delArts创建的Notebook上进行实践。众所周知，编程过程中肯定需要找个地方来存放数据，所以实验的第一步，就是创建一个用于存储数据的 OBS 桶。不用担心不知道如何创建OBS桶，沙箱实验室中有详细的实验手册，每一步都能感受到开发人员的贴心！ 创建好存储数据的OBS桶后，就可以来自：百科![]()
和应用。通过博瀚智能的服务，客户可以实现端到端的AI开发和部署，从数据处理到模型训练和推理，再到应用部署和管理，全程闭环。他们的云边端协同管理PaaS软件平台可以帮助客户实现云端和边缘设备之间的协同管理，提供全场景的解决方案。总之，博瀚智能的人工智能综合平台和智能化数据处理解决方来自：专题![]()
优化功能，让研发效率倍增！ 这种以简单的语言提示，生成复杂自动化工作流程的设计非常引人注目。实现起来却绝非易事：理想的AI模型依赖海量的数据训练，从而提升AI判断结果的准确性（即：参数合理分布）。虽然在AI for code领域，有大规模训练数据对外开放使用，但出于场景落地、准确来自：百科![]()
为开发人员提供更加灵活的选择。5. 丰富的算法和模型库:AI开发平台能够提供丰富的算法和模型库,使得开发人员可以更加快速地实现模型,提高模型效果。6. 完善的技术支持和社区:AI开发平台能够提供完善的技术支持和社区,帮助开发人员解决使用过程中遇到的问题,促进社区的共同发展。 除了AI开发平台外，云商店还有哪些类似产品？来自：专题![]()
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