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DeepSeek-R1蒸馏模型部署及体验 DeepSeek-R1蒸馏模型部署及体验 在MaaS平台上，DeepSeek-R1蒸馏模型已经部署上线，开发者可以通过在线体验或API调用来使用这些模型。开发者可以在MaaS平台上轻松部署和使用这些模型，以满足不同场景下的需求。 在Maa来自：专题![]()
根据实际情况进行填写。 设备类型 单击Profile_tempSensor.zip，获取产品模型文件样例。 在模型定义页面，单击“上传模型文件”，在弹出的页面中加载产品模型文件，然后单击“确认”。 图1 上传模型文件 选择左侧导航栏的“设备 > 设备注册”，单击右上角的“注册设备”，填写设备注册参数。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![]()
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![]()
1、平台侧开发：包括创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。详细操作指导请参考创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。 2、设备侧开发：使用模组接入。 3、（可选）应用侧开发。 MQTT协议设备接入 1、平台侧开发：包括创建产品、（可选）开发产品模型、（可选）开发编解码插件。当数据格来自：专题![]()
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![]()
关键通信的端到端最低应用时延，保障业务连续性及可靠性。 IoT边缘智能 云端分析模型，规则引擎推送下行到边缘节点，边缘执行获得最大限度实时智能响应。边缘数据缓存并根据网络空闲时间上行至云平台，提供数据汇聚和优化分析训练使用。 云端分析模型，规则引擎推送下行到边缘节点，边缘执行获得最大限度实时智能响应。边来自：专题![]()
力，可快速构建API用以开放数据及应用服务能力 设备数据集成 支持设备modbus、OPC-UA等多种工业协议接入，提供设备管理，规则引擎转发，物模型，物解析等能力，方便将设备数据引入IT系统管理 多云协同 ROMA Connect边缘节点可部署于用户本地数据中心，云上统一管理，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![]()
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。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![]()
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![]()
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![]()
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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 设来自：专题
