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对象存储服务 OBS 对象存储服务 OBS 华为云对象存储服务 华为云对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，使用时无需考虑容量限制，并且提供多种存储类型供选择，满足客户各类业务场景诉求来自：专题后使用。 访问方式 在E CS /BMS中通过网络协议挂载使用，支持NFS和CIFS的网络协议。需要指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。 可以通过互联网或专线访问。需要指定桶地址进行访问，使用的是HTTP和HTTPS等传输协议。 只能在ECS/BMS中挂载来自：专题
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深度学习开发基本步骤 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为 云桌面来自：百科3、了解华为的AI发展战略。 4、了解华为的AI解决方案。 课程大纲 第1章 AI基础概念 第2章 华为全栈AI战略 AI开发平台ModelArts 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，及端来自：百科
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Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 OBS系统和单个桶都没有总数据容量和对象/文件数量的限制，为用户提供了超大存储容量的能力，适合存放任意类型的文件，适合普通用户、网站、企业和开发者使用。OBS是一项面向来自：专题![]()
型包上传至对象存储服务OBS，从OBS导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型包结构示例（以TensorFlow模型包结构为例） 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。来自：专题![]()
云存储网关共享上传的数据最终存储在OBS标准存储类型桶中，建立共享后本地网关能同步绑定OBS桶中对象。 一个网关最多能同时访问多少客户端？ 目前一个网关最多支持1024个并发访问客户端。当设置了可读客户端或读写客户端权限时，可同时访问的客户端数为设置客户端个数。 一个网关最多能存放多少个文件？ 目前单来自：专题![]()
华为云计算 云知识 删除存储库DeleteVault 删除存储库DeleteVault 时间：2023-08-30 15:53:00 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 删除存储库。若删除储存库，将一并删除存储库中的所有备份。 调试 您可以在API Expl来自：百科![]()
支持 云审计 的操作列表 查询SSH密钥对详细信息:响应参数 密钥对管理 查询SSH密钥详情（OpenStack原生）:响应参数 Linux云服务器怎样切换密钥登录为密码登录？:操作步骤 配置SSH跳转权限:操作步骤 修订记录 配置SSH跳转权限:操作步骤 配置Jump Host与其他节点的跳转:操作步骤来自：百科![]()
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PersistentVolumeClaim PersistentVolumeClaim 时间：2020-12-24 09:15:07 云容器实例使用PVC申请并管理持久化存储，PVC可以让您无需关心底层存储资源如何创建、释放等动作，而只需要申明您需要何种类型的存储资源、多大的存储空间。 在实际使用来自：百科![]()
描述 offset 否 Integer 偏移量为一个大于0小于资源总个数的整数，表示查询该偏移量后面的所有的资源数，默认值为0。 limit 否 Integer 每页返回的资源个数。取值范围：1~100（默认值为100），一般设置为10、20、50。 请求参数 表3 请求Header参数来自：百科![]()
云知识 华为AI开发框架MindSpore 华为AI开发框架MindSpore 时间：2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述华为AI开发框架Mindspore。首先介绍Mindspore的结构以及设计 思路，接下来通过AI计算框架的来自：百科![]()
的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设备中嵌入AI能力实现产品的智能升级，已经是AIoT行业发展的重要通道，那怎样才能实现AIoT = AI + IoT呢？如何将AI模型塞到小小的IoT设备里，让它可以轻松运行起来呢？成为了AI开发者遇到的棘手难题。来自：百科![]()
的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设备中嵌入AI能力实现产品的智能升级，已经是AIoT行业发展的重要通道，那怎样才能实现AIoT = AI + IoT呢？如何将AI模型塞到小小的IoT设备里，让它可以轻松运行起来呢？成为了AI开发者遇到的棘手难题。来自：百科
