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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：专题预热基础异构函数实例：提前初始化设备和依赖库，设备初始化时延降低至0ms。 模型加载和计算pipeline化：模型按Layer分批加载，并根据用户SLA和模型推理时延历史数据，构建最优pipeline, 降低参数加载和模型推理总时延。 GPU资源利用率低：业务事件触发，非长稳运行，训练算法运行仅需1/4来自：专题
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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mo来自：专题![]()
下载路径？ 通过训练作业训练好的模型可以下载，然后将下载的模型上传存储至其他帐号对应区域的 OBS 中。 获取模型下载路径 1、登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 2、在训练作业列表中，单击目标训练作业名称，查看该作业的详情。来自：专题![]()
现实生活中，因为垃圾形态、拍照时角度、光线、背景等差异，使得AI训练集的数据难以识别垃圾的庐山真面目。因此本次比赛要求垃圾分类模型具有较高的泛化能力和抗干扰能力，以保证模型识别准确率。开发者既可以使用已有标记图片，也可以自己标注图片。当你标注更多种类，更光怪陆离种类的垃圾图片时，会提高模型识别准确率，也会提高决赛分数。来自：百科![]()
访问 模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练（如流量预测模型，DC PUE优化控制模型等），开发者可以基于模型训练服务，使用嵌入网络经验的训练平台输入数据，快速完成模型的开发和训练，形成精准的模型，用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练来自：百科![]()
预置镜像，但是当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候，预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 ModelArts为用户提供了多种常见的预置镜像，但是当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候，预置镜像已经不能满足来自：专题![]()
产品特性 敏捷构建 提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建 智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的自然语言处理算法 接口丰富 提供问答，统计，知识库管理等接口，可快速集成于各业务系统、聊天工具来自：百科![]()
时间：2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的AI开发平台（ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。ModelArts的功能总览如下图所示。来自：百科![]()
操作前提：登录华为云 1.实验准备 2.案例配置信息填写 3.导入基本工具库 4.脚本入参解析 5.设置超参 6.读取人脸数据集 7. 人脸识别 神经网络构建 8.训练 9.推理 10.使用ModelArts SDK提交训练作业 11.ModelArts的推理功能 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab来自：百科![]()
准备数据集 订阅工作流 启动工作流 节点配置 部署上线 运行您的第一条Workflow 从AI Gallery订阅的Workflow如何使用 1.登录AI Gallery的Workflow案例库。 2.从AI Gallery选择并订阅一个Workflow。 3.订阅完成后，单击“运行”后跳来自：专题![]()
准确率高：采用深度卷积神经网络与海量训练数据，模型识别准确率高； 3. 识别速度快：实时对视频进行审核，快速识别视频违规项。 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。 华为云将持续创来自：百科![]()
计费说明 AI全流程开发 面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、AI应用管理和部署上线流程。 涉及计费项包含： 开发环境（Notebook） 模型训练（训练作业） 部署上线（在线服务） 自动学习 面向AI基础能力弱来自：专题
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