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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。 技能开发完成后可发布到技能市场或直接部署到端侧设备。来自：百科使用昇腾 弹性云服务器 实现黑白图像上色应用（C++） 时间：2020-12-01 15:29:16 本实验主要介绍基于AI1型服务器的黑白图像上色项目，并部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型弹性云服务器完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。来自：百科
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展开 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎。 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以来自：专题云知识 求职训练营 Java实践排位赛 求职训练营 Java实践排位赛 时间：2020-12-09 11:03:10 求职训练营 Java实践排位赛旨在帮助大家快速掌握企业级Java编程规范的要求，更好完成学生向开发者，初级开发者向高级开发者的转变。 【大赛简介】 华为云求职训练营·J来自：百科
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04:53 创建缓存实例 分布式缓存服务 创建缓存实例 分布式缓存服务 03:40 访问缓存实例 分布式缓存服务 访问缓存实例 分布式缓存服务 04:16 缓存实例日常维护 分布式缓存服务 缓存实例日常维护 分布式缓存服务 04:53 分布式缓存服务 创建缓存实例 分布式缓存服务 03:40来自：专题![]()
专属分布式存储服务 DSS是什么 了解专属分布式存储服务 DSS 专属分布式存储服务（Dedicated Distributed Storage Service）为您提供独享的物理存储资源，通过数据冗余和缓存加速等多项技术，提供高可用性和持久性，以及稳定的低时延性能;可灵活对接E来自：专题![]()
导入、AI Gellary市场订阅的模型及从其他EI云服务订阅AI应用等。 管理控制台 ModelArts AI应用来源 收起 展开 自动学习 收起 展开 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部来自：专题![]()
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分布式消息中间件实战 分布式消息中间件实战 华为云分布式消息中间件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。我们分别来介绍下分布式消息Kafka、分布式消息RabbitMQ、分布式消息RocketMQ三个版本业务迁移实战。助力开发者和企业快速高效完成业务迁移。来自：专题![]()
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还有机会获得 华为云职业认证 证书 训练营结营后可直接参与HCIP-Cloud Service DevOps Engineer职业认证，通过后即颁发证书 三、训练营参与流程 报名学习课程——观看开班直播——进入学习交流群、每日打卡学习——参加训练营结营赛——论坛发帖互动 四、丰富的训练营奖品，等你拿！来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。来自：百科![]()
如果使用过程中超出了举办方提供的现金券额度，需要参赛团队自行负责，我方不再负责额外提供。 【鲲鹏训练营暨鲲鹏应用开发者比赛议程】 1、时间：5月11日-5月25日为训练营暨大赛报名时间； 2、6月1日-17日为训练营（两期）授课阶段，两期训练营课程内容一样，同一队伍不可重复参加； 3、6月18日-7月24日为大赛时间；来自：百科![]()
的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至 OBS 目录。 2、请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发自定义脚本。 3、在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 4、已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 5、由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow来自：百科![]()
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