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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，面向业务来自：百科rm-data”和“application/json”。 帮助文档 推理脚本示例 • TensorFlow的推理脚本示例 请参考ModelArts官网文档模型推理代码编写说明TensorFlow的推理脚本示例。 • XGBoost的推理脚本示例 请参考ModelArts官网文档模来自：专题
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功能，均可以通过web界面由用户自助进行操作。 支持VPC 支持通过VPC内的私有网络，与E CS 之间内网互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支来自：百科
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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户使用Python、Java等编程语言调用 OCR 服务API将图片识别成文字，帮助用户采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率，API获取详情请参考《API参考》。 OCR还提供多种编程语言的SDK来自：专题![]()
全、高效、易用、低成本的图片处理服务，使用户可以在任何时间和地点对存储在 OBS 中的图片进行处理，并且可以快速获取到处理后的图片，以实现业务无缝对接目的。 图片处理支持自定义图片样式，对存储在OBS上需要相同操作的图片进行集中处理，提高处理效率。图片样式可以在OBS控制台上，通过图形界面和代码编辑两种方式创建。来自：百科![]()
【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、组队规模：每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队，请在参赛前提前组队。 3、未满来自：百科![]()
从数据准备，特征提取，模型训练，到上线发布，提供端到端的IDE向导式开发环境，提升模型开发效率；支持各种主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理验证 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，来自：百科![]()
内（具体请以各个服务API文档为准）。 文字识别如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M来自：专题![]()
设备。 云侧平台 1.技能开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种开发框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。来自：百科![]()
算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet来自：专题![]()
数据标注:修改标注 物体检测:修改标注 API概览:EIP接口说明 API概览:私网NAT网关 数据标注:修改标注 图像分割:修改标注信息 支持 云审计 的关键操作:支持审计的关键操作列表 图像分割:修改标注信息来自：百科![]()
含了框架管理器以及流程编排器。 对于昇腾AI处理器，L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能力，可以脱离深度学习框架（如Caffe、TensorFlow等）使得离线模型（Offline Model，OM）具有同样的能力（主要是推理能力）。框架管理器中包含了离线模型生成器（Offline来自：百科![]()
分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft来自：百科![]()
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elArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore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。来自：专题![]()
口。用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。来自：百科![]()
Processing）服务，基于对视频的整体分析，提供封面、拆条、摘要等能力 功能描述 视频拆条：基于深度学习多模态信息分析技术，快速准确地把长视频分割成不同主题的片段，提高视频识别、剪辑、检索等处理的效率 视频封面：基于互联网在线视频的内容理解，快速输出具有代表性和吸引力的精彩封面 视频来自：百科![]()
单个字符串由各国文字的特定字符集、字母、数字、连字符（-）组成，字母不区分大小写，连字符（-）不得出现在字符串的头部或者尾部。 单个字符串长度不超过63个字符。 字符串间以点分割，且总长度（包括末尾的点）不超过254个字符。 域名级别如下： 根域名：【.】 顶级域名：【.com】，【.net】，【.org】，【.cn】等来自：百科![]()
倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此，如何缓解Serverless函数的冷启来自：百科
