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网络，应用部署和元数据同步提供基础架构支持。 了解更多 方向介绍 查看更多 收起 构建高性能、低门槛的分布式协同AI框架，降低边云协同机器学习服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等。 - 边云协同推理：边云多模型协同推理，提升边缘推理准确度，研究内容包括：多目标的协同模型组训练方法来自：其他本文介绍了【【云图说合集】阅识风云之云图说系列，是您了解华为云的必备利器（已过期）】相关内容，与您搜索的机器学习服务相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。来自：其他
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（算力、供电、场地等均受限），相对云上资源建设与维护成本更高。 上述问题的本质来源是数据在边缘产生，而算力却在云端更为充足。也就是说，机器学习服务将边缘产生的数据转换为知识的过程中，一方面需要在边缘快速响应并处理本地产生的数据，另一方面需要云上算力与开发环境的支持。随着边缘设备数来自：其他![]()
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述边云协同机器学习的挑战。 方法背景 在云上执行机器学习是传统而广泛为人所知的方法，基于云侧大规模算力，大部分大型云平台提供商均已提供机器学习服务。然而，机器学习所需的数据却往往并非直接从云平台中产生，而是来自传感器、手机、网关等边缘设备。随着边缘设备的广泛使用和性能提升，将机器来自：其他![]()
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