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    领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级,学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型
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    个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。
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    专业的华为数字机器人教学管理平台,持续积累各个行业的教学案例与课程,适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合,进行传统专业数字化升级转型。 专业的华为数字机器人教学管理平台,持续积累各个行业的教学案例与课程,适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合,进行传统专业数字化升级转型。
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    别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力,通
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    本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章
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    模型,可推送至ModelArts模型管理中,进行统一管理。 常见问题 常见问题 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自动学习生成的模型支持如下操作: • 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“AI应用管理>
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    Kubernetes 更方便地管理机器运行容器化的应用,确保容器间聚合性及适应治理策略性,并能快速解决机器容器之间的通讯问题: 通过设计“单体调度”、“双层调度”、”共享状态调度“三种调度模式,使平台能够弹性管理资源分配,并能规格化分配资源: 结合”多租户机制”,进行差异化的服务治理及运营,满足不同个体的个性化需求有效实现:
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    行作为一个记录,列模型数据库以一列为一个记录。(这种模型,数据即索引,IO很快,主要是一些分布式数据库) 键值对模型:存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型:以一个个文档来存储数据,有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库: 列模型:Hbase 键值对模型:redis,MemcacheDB
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