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提供丰富的数据分析能力，通过华为云的数据服务和工具，为游戏厂商提供实时的数据监控、分析和可视化，帮助游戏厂商了解玩家的行为、偏好和反馈，优化游戏的设计和运营策略。 简单来说，华为云游戏云端部署方案是一种针对实时战斗匹配竞技游戏的专业化解决方案，它可以帮助游戏厂商在云端快速搭建和部署游戏服务器，实现游戏的高效运行和管理来自：百科了解详情 使用自定义镜像训练作业 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 了解详情 使用自定义镜像创建AI应用来自：专题
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支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 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 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强来自：专题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
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升产品质量。 优势： ●高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧部署，实现产品实时预测，提升检测效率，提高产品质量 ●模型优：提供边云协同架构，云端模型训练，数据边缘处理，模型增量训练优化，实现模型性能优异 ●统一管控：智能边缘平台可以实现统一模型下发，节点状态统一监控 图1 工业视觉场景来自：专题![]()
满足批量生成数字人诉求，平台支持几百到上千的并发模型训练任务。 - 大幅提升数字人生产质量 模型质量提升30%以上，数字人名片迅速引流新阵地直播产品，业务推广无后顾之忧。 - 解决产品端到端服务能力 可接入其他AIGC产品，打造AIGC数字人视频生成到剪辑端到端的解决方案能力。 多行业多场景广泛应用来自：专题![]()
华为云ModelArts训练作业介绍 华为云ModelArts训练作业介绍 时间：2020-11-27 11:06:07 本视频主要为您介绍华为云ModelArts训练作业的操作教程指导。 步骤： 准备数据 创建训练作业 保存训练参数 创建TensorBoard 华为云 面向未来的智能世界，数字来自：百科![]()
华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将来自：百科![]()
华为云ModelArts_ModelArts开发_AI全流程开发 ModelArts AI Gallery_市场_资产集市 ModelArts推理部署_模型_AI应用来源-华为云 ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型 ModelArts使用系列文章-（1）初识ModelArts来自：专题![]()
快速入门MindSpore可视化调试调优，优化模型效果。 实验目标与基本要求 1.掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 操作前提： 1.运行训练脚本，查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.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。 极致性能来自：百科![]()
间进行人工智能的开发和部署。2. 支持全场景数据的处理：AI Studio支持非结构化数据、结构化数据和时序数据的端到端AI化处理，包括数据集成、数据清洗、数据标注、模型训练、模型优化和模型部署等环节。3. 提供多种功能模块：AI Studio提供了数据管理平台、人工智能平台、数来自：专题![]()
DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 时间：2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校园创新大赛”是江苏省人工智能学会（JSAI）和华为终端云服务联合举办的面向高校学子的基于人工智能的高级别创新来自：百科![]()
类型）该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner：学习集群，一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor：采用竞享实例提供CPU，每个线程作为一个AI玩家，用于测试策略的执行效果 Policy：Learner的输出结果，游戏AI的策略 Re来自：专题![]()
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： 下图为“物体检测”类型的智能标注：来自：百科![]()
设备更新换代快，游戏内容付费高，大幅增加用户成本。 游戏下载费时费力 游戏需先下载，再体验，增加了游戏推广难度和获客成本； 游戏玩家时间碎片化和游戏精品化使得包体大幅增大，大幅增加用户等待时间。 游戏无法跨平台玩 PC、手机、主机游戏，各游戏平台资源无法共享，玩家也无法切换终端设备畅玩多种类的游戏，用户体验差。来自：百科![]()
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和部署。开发周期能够缩短到几天来自：百科![]()
ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、来自：百科
