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- tensorflow预训练模型 内容精选 换一换
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3、根据已有的MobileNetV2预训练模型+猫狗数据集进行模型重训； 4、初识MindSpore Lite工具链； 5、完成模型转换并部署到手机端侧，实现猫狗识别。 听众收益： 1、了解如何在个人PC上安装MindSpore； 2、使用MindSpore进行模型训练； 3、MindSpore来自：百科使用开发环境将本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。ModelArts支持使用PyCharm进行“混动”开发：“混动”开发表示代码开发和调试使用本地IDE，按需使用远程资源和环境调试和训练模型。通过“混动来自：专题
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要的预训练模型。 课程大纲 第1章 推理模型的迁移与调优 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。来自：百科来自：百科
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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。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。来自：百科![]()
特点：构建专有的自然语言处理分类模型，将大量的政务询问分发到对应的部门，显著提高工作效率。 优势：针对场景领域提供预训练模型，效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 商品识别 特点：构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市等场景。 优势：用户自定义模型可以实现99.来自：百科![]()
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。来自：百科![]()
调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能，支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版本控制、模型组合等管理。推理中心提供适配不同模型的推理服务，支持中心推理和边缘推理，并且支持对推来自：专题![]()
全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合，并通过持续学习吸收海量文本数据，不断提升模型的效果。 了解详情 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独来自：专题![]()
特点：基于不同部门的数据，构建专有的自然语言处理分类模型，将大量的政务询问分发到对应的部门，显著提高工作效率。 特点：构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市等场景。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势：针对场景领域提供预训练模型，效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过来自：百科![]()
模型包规范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 • 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定为“config来自：专题![]()
I应用的快速构建，让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数据微调来自：百科![]()
通过全域感知服务，原来需要人工巡检的发现的问题，现在都可以用AI感知来替代，而且准确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多，但很多事件的数据量很少，用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强来自：百科![]()
。“快速型”仅使用已标注的样本进行训练；“精准型”会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。从当前账号管理的模型列表中选择一个匹配的模型，用于智能标注。 下图为“图像分类”类型的智能标注：来自：百科![]()
环境准备更快——与华为云IoT设备管理预集成，无需任何配置，即可打通IoT数据源；边云协同的框架能力，只须聚焦分析业务逻辑开发，不感知边缘资源管理；一键开通数据分析相关能力，按需使用，无需繁琐各自开通；Serverless形态，无需自行配置&维护服务器。 数据开发更快——模型感知，资产/设备模型贯穿数据开发来自：百科![]()
ECC显存，带宽192GB/s GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、 语音识别 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2来自：百科
