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图数据模型中的点：代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边：代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。来自：专题![]()
送，形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理，可以支持增量学习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 深度集成 提供低成本、高性能的边缘AI算力 提供低成本、高性能的边缘AI算力 提供安全可靠的边云数据通道 边缘应用产生的数据可快速转发路来自：专题![]()
保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 2、文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一来自：专题![]()
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品质，实现个性化和智能化的服务，满足多样化和个性化的需求。 目前，通用AI所涉及的应用场景十分丰富，由于它可以根据不同的场景自动调整和优化自己的模型和策略，而且还可以从以往的经验中不断学习和改进，所以可以适应各种复杂和变化的环境，通用AI在热门行业领域中的应用如下： 1. 互联网来自：百科![]()
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layers in your image”如何解决？ 原因分析 用户创建Notebook时所选用的镜像是经过多次保存的自定义镜像或用户自行注册的镜像，基于该镜像所创建的Notebook已经无法再执行镜像保存的操作了。 解决方法 使用公共镜像或其他的自定义镜像来创建Notebook，完成镜像保存操作。来自：专题![]()
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ook支持一键镜像保存。保存后的镜像可以通过容器镜像导入模型方式创建AI应用。 训练作业 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI来自：专题![]()
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，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便来自：专题
