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于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow(也称工作流)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器来自:专题框架管理器包含了三个部分,分别为离线模型生成器(Offline Model Generator,OMG)、离线模型执行器(Offline Model Executor,OME)以及模型管家(AI Model Manager),如图所示。开发者使用离线模型生成器来生成离线模型,以om为后缀的文件进行保存。随后,来自:百科
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新建公共数据模型 可以在公共模型中添加一些常用的数据模型,设计接口的时候直接引用。 步骤一 在API设计页面,单击公共模型的“+”,选择新建数据模型,完成数据模型的创建。 步骤二 在接口中单击请求参数的“body”页签,选择“raw”,单击参数的“类型”,选择引用的数据模型,保存接口,即可完成数据模型的引用。来自:专题的AI模型快速部署至Atlas设备中,满足在安防、交通、社区、园区、 商场、超市等复杂环境区域的应用需求。 操作步骤 模型准备 在IEF中注册并纳管Atlas 500 将AI应用部署为边缘服务 查看推理结果 流程图 步骤一:模型准备 在部署边缘服务前,您需要准备配套的模型。针对本来自:专题
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