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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：专题据的运算态加密，从而实现数据全生命周期内的安全保护。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数，通过深度强化学习与全局调优算法，结合不同业务负载模型进行针对性调优，相比DBA人工根据经验调优，性能提升30%的同时，耗费时间从天下降到分钟级。来自：专题
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CodeArts Snap开发大模型讲座精彩回顾 讲座伊始，华为的技术专家介绍了工具链的基本概念和发展历程。详细解释了什么是大模型，以及大模型在人工智能领域的重要地位。随着技术的不断进步，工具链大模型已经成为推动人工智能发展的关键力量。随后，专家深入剖析了其架构、训练过程以及应用场景，让北来自：百科![]()
ROMA Connect 智能集成引擎 ROMA Connect 的智能集成的能力需要强大的AI智能集成引擎支撑。智能集成引擎是华为自研的AI 引擎，具有可扩展性和自学习性的特点。可扩展性是指，该引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能数据映射，智能元数据发现。这些插件化的能力加载在下图的Online来自：百科![]()
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![]()
、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署，从而提高开发效率。 AI开发平台 快速模型部署与服务 该平台支持一键部署模型，能够提高模型部署效率，实现模型到业务的无缝衔接，缩短模型开发周期。 该平台支持一键部署模型，能够提高模型部署效率，实现模型到业务的无缝衔接，缩短模型开发周期。 TMS开发来自：专题![]()
的组织模型构架，设计了集团、单位、部门、人员组织机构树，提供职务级别、岗位和各种业务角色的自定义，并支持一人多岗、一人多单位兼职、内部人员和外部人员的区分机制，支持多形态组织、多维度组织管理，这种组织结构模型可以长期支持集团化管控的需要。 （1）能力模型 以下是致远组织模型管理的来自：云商店![]()
数据清洗平台，经过《华为研发大模型语料质量基本法V1.0》、《华为研发大模型数据清洗基本法V1.0》、《华为研发大模型评测基本法V1.0》的军规历练，浓缩出高质量的训练数据。 强化训练+评价反馈，模型“越用越聪明”。构造特殊的微调数据可以用来增强模型的元能力（自纠正、反思、有害判来自：百科![]()
除了上述两种基于简单逻辑的边缘智能外，IoT边缘服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Io来自：百科![]()
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ModelArts 推理部署 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用，将AI应用快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用，将AI应用快速部署为来自：专题![]()
华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。来自：百科![]()
比于传统AI模型，原来几十个AI场景，需要几十个AI模型开发训练好几个月，现在只需要一个大模型就可以开发完成，训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景，现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高的问题，让开发不来自：百科![]()
于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow（也称工作流）本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器来自：专题
