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- 机器学习模型训练实例 内容精选 换一换
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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
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控制台自助服务，一站式快速生成所需内容 用户申请账号并上传相关授权，拍摄训练所需音视频素材，上传进行模型训练，生成自定义形象和声音。选择背景、声音、模特等内容，基于文本或语音智能驱动，实现视频制作、 视频直播 、智能交互等能力。 华为云盘古数字人大模型，赋能千行百业数字化营销新模式 MetaStudio来自：专题于影像的阿尔茨海默病早期识别准确性，推动和促进机器学习、深度学习等人工智能技术在脑科学、临床辅诊等智慧医学产业的发展和落地应用。本次大赛共开放了2600例多中心、多图谱的脑影像特征数据，参赛选手将基于该数据集开发、训练模型，并将模型部署在华为云ModelArts平台进行判分排名，来自：百科
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使用开发环境NoteBook运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃，如何处理？ 在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题来自：专题![]()
置，您可以直接在AI开发过程中，直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池：提供独享的计算资源，可用于Workflow、自动学习、开发环境、训练作业、部署模型。专属资源池不与其他用户共享，更加高效。 专属资源池和公共资源池的能力差异 专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络，不同用来自：专题![]()
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能标注类型。 智能标注有两种类型： “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习，难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。同时，可选择“快速型”或“精准型”的算法类型。“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。来自：百科![]()
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5s超低交互时延 开放性接入不同大模型 灵活的接入方式 建议搭配使用 华为云智能问答机器人 开始创作 为什么选择华为云数字内容生产线 云上一站式自助服务平台，简单高效 云上一站式自助服务平台，简单高效 从模型训练到内容生成，端到端自助服务 支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 数字人口型更精准，业界领先来自：专题![]()
架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例来自：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![]()
务还支持与华为云企业智能（EI）联动实现边缘侧人工智能。通过边缘侧上报的数据，EI侧对AI进行训练，并将训练完成的AI模型下发至边缘侧执行，典型应用包括 人脸识别 、车辆识别等视觉系AI模型，实现边缘侧的高度智能化。 物联网边缘计算能解决哪些问题？ 介绍完IoT边缘的功能后，相信各位来自：百科
