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s镜像分享发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。 资产集市 > 模型：共享了ModelArts模型和 HiLens 技能。 AI Gallery的模型模块包括ModelArts模型和HiLens技能，支持发布和订阅共享的模型。在AI Gallery的“模型”中，可以查找您来自：专题
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对语音内容进行标注。 对语音进行分段标注。 视频标注 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 了解更多 数据管理 -智能标注 除了来自：专题边缘规则，就是指边缘侧的规则引擎。物联网平台支持将云端创建的设备联动规则下发至边缘侧执行，实现简单业务边缘快速闭环。 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来自：百科
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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![]()
力，使能千行百业降本增效 免费注册 管理控制台 真人声音录制 客户录制真人音频，上传至 MetaStudio 进行AI训练，即可得到和真人音色1:1复刻的声音模型。 声音模型可实现文本转语音，应用于数字人视频制作、直播、交互问答等场景中。不同版本录制规格如下： 基础版：20句，每个音来自：专题![]()
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![]()
速构建，让AI在行业的落地更简单。 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。开来自：百科![]()
verless全面商业化。 面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless将持续聚焦技术创新，突破大模型推理服务实例快速弹性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效协同调度、超大规模分布式训练高可用性等关键技术，构筑大模型推理和训练的高性能、低成本、高可用性关键竞争力。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 时间：2021-04-27 16:04:11 内容简介： 本课程是基于MindSpore框架端边云全流程开发一个AI应用，使用个人PC完成模型训练，在手机端完成部署应用，使能手机识别猫和狗。来自：百科![]()
16:51:07 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，模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括：模型开发环境（Notebook），模型训练（训练作业、可视化作业），部署上线（在线服务）。AI全流程开发支持公共资源池来自：百科![]()
本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练，快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络； 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试； 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。来自：百科![]()
入终端等硬件设备。 算法模型类 算法模型是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，ModelArts支持应用到图像分类、图像检测、视频分析、 语音识别 、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 应用编排类 应来自：云商店![]()
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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![]()
合适的资源进行AI应用开发。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。按资源规格、使用时长及实例数计费，不区分任务（训练作业、部署、开发）。公共资源池是ModelArts默认提供，不需另行创建或配置，您可以直接在AI开发过程中，直接选择公共资源池进行使用。来自：专题
