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    云知识 华为云ModelArts模型管理和部署上线 华为云ModelArts模型管理和部署上线 时间:2020-11-26 10:22:28 本视频主要为您介绍华为云ModelArts模型管理和部署上线的操作教程指导。 步骤: 准备数据-创建训练作业-模型管理-部署上线。 云监控服务
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    华为云计算 云知识 EI第7课 如何通过Data Studio连接 数据仓库 ? EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库? 时间:2021-07-09 10:59:36 云小课 Data Studio是一款运行在Windows操作系统上的SQL客户端工具,有着丰富的G
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    使用分布式缓存服务D CS 改造传统应用系统数据库 使用分布式缓存服务DCS改造传统应用系统数据库 时间:2025-04-24 10:28:57 方案概述 应用场景 随着互联网等数据库应用行业的逐渐发展,业务需求急速增加,数据量和并发访问量呈指数级增长,仅依附于传统关系型数据库难以支撑上层业务。传统数据库
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    手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间:2021-04-27 14:56:49 内容简介: 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编
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    护。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四种类型。选择不同类型的安全模型后,需要在方案内容中填写必要的配置信息,然后用于API设计中“安全方案”的引用。此外,每个安全模型的文档页面展示了所有引用该模型的API清单,便于后期维护。
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    模型包规范 ModelArts推理部署,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。 • 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定为“config
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    BS,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。
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    资产的变现。 智能数据湖 DAYU集成了丰富的数据引擎,支持对接所有华为云的 数据湖 与数据库云服务,例如 DLI 、DWS等,也支持对接企业传统数据仓库,例如Oracle、Greenplum等。 数据湖探索 DLI 数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache
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    隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少,冷启动等问题,传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构:现有机器学习基于独立同分布假设,同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。
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    。比如,KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示,它将文本通过LLM转成embedding表示,然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来,一起作为KEPLER模型的优化目标,最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下: 小结 上述方法都在
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    智能建模”,进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型,进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中,配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明: 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设
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    ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能,在无需算法工程师介入的情况下,即可自动进行超参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。Mod
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    基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程,小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线
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    基本功能。 模型调优利器:ModelArts模型评估诊断 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务,提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时,会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估,获得每个数据特征对评估指标的敏感度,并给出优化建议。 数据仓库服务的“千里眼、顺风耳”
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