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来自：百科云知识 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。 云监控服务来自：百科
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云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。来自：百科弹性云服务器 、虚拟私有云、裸金属服务器、专属计算集群服务、专属分布式存储服务、云专线 1对1专家咨询 跨云容灾 支持基于华为云，为其他公有云上生产端部署灾备系统，包括应用层、数据库层、存储层多种复制技术，随时响应容灾演练，快捷简便 方案优势： 1、低成本，高效，存储资源按量付费，初次购置成本下降20%~来自：专题
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实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介来自：百科![]()
析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题![]()
基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。 优势 多行业支持 覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。 标准规范支持 支持分层结构的行业数据标准。 领域模型丰富 支持包含人员/组织/事件/时空/车辆/资产/设备来自：百科![]()
时间：2021-07-09 09:36:18 云小课 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理来自：百科![]()
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、编来自：百科![]()
设计者在定义API的请求体（Body）或响应内容时，便捷地引用已预设的标准化数据结构。 公共模型类型包括以下七类公共模型定义： 数据模型 公共响应 公共参数 公共请求体 公共示例 安全模型 公共响应头 这一特性不仅提升了API设计的效率，还确保了不同API间数据格式的统一性，简化来自：专题![]()
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。来自：专题![]()
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来自：专题![]()
创建SMT产线和设备资产 在完成SMT产线和设备模型构建后，用户可通过该模型，实例化创建对应的资产，包括工厂，产线，设备资产，发布资产后，结合前端管道作业输出的设备数据，可实时监控资产的运行状态。 在完成SMT产线和设备模型构建后，用户可通过该模型，实例化创建对应的资产，包括工厂，产线，设备资产，发布来自：专题![]()
华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间：2021-04-27 15:26:28 内容简介： 随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模来自：百科![]()
。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 上述方法都在来自：百科![]()
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 设来自：专题![]()
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