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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应用快速部署为推理服务，您可来自：专题比于传统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
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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![]()
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![]()
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![]()
，并将训练集比例设置为“0.8”。 4、订阅预置算法。 在AI Gallery中，订阅物体检测YOLOv3_ResNet18算法，根据界面提示订阅此算法。 5、使用预置算法和数据集创建训练作业。 使用3的数据集和4的算法，创建训练作业。 6、模型转换和创建AI应用。 训练后得到的模型并不符合Atlas来自：专题![]()
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![]()
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。 使用自定义镜像创建AI应用来自：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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
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
