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- AI训练模型原理 内容精选 换一换
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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
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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![]()
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![]()
华为云计算 云知识 云硬盘突发能力及原理 云硬盘突发能力及原理 时间：2020-08-25 11:41:21 突发能力是指小容量云硬盘可以在一定时间内达到IOPS突发上限，超过IOPS上限的能力。此处IOPS上限为单个云硬盘的性能。 突发能力适用于云服务器启动场景，一般系统盘容量较小，以50来自：百科![]()
将介绍主机 漏洞扫描 的原理、目的和方法。 一、原理 主机漏洞扫描的原理是通过扫描程序对目标主机的操作系统和应用程序进行深度检测，查找是否存在已知的安全漏洞。扫描程序可以采用主动或被动方式，主动扫描是指扫描程序向被扫描的主机发送检测请求，主动探测漏洞；被动扫描是指扫描程序被动接收主机来自：百科![]()
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![]()
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![]()
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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![]()
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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![]()
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![]()
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![]()
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
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