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高效构建行业文本处理模型 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。来自：百科、协作和管控活动标准化、自动化。 各种技术灵活接入 支持JAVA、Go、PHP、Python、Node.js开发语言。 高性能 RES T/RPC微服务开发框架，提供开箱即用的工具，降低开发门槛。 提供ServiceComb、Spring Cloud、Service Mesh商业版。来自：专题
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训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力来自：专题通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作。 模型训练 完成图片标注后，可进行模型的训练。 模型训练的目的是得到满足需求的模型。 模型部署 署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。 完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线来自：专题
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访问 模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练（如流量预测模型，DC PUE优化控制模型等），开发者可以基于模型训练服务，使用嵌入网络经验的训练平台输入数据，快速完成模型的开发和训练，形成精准的模型，用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练来自：百科![]()
框架管理器包含了三个部分，分别为离线模型生成器（Offline Model Generator，OMG）、离线模型执行器（Offline Model Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如图所示。开发者使用离线模型生成器来生成离线模型，以om为后缀的文件进来自：百科![]()
新建公共数据模型 可以在公共模型中添加一些常用的数据模型，设计接口的时候直接引用。 步骤一 在API设计页面，单击公共模型的“+”，选择新建数据模型，完成数据模型的创建。 步骤二 在接口中单击请求参数的“body”页签，选择“raw”，单击参数的“类型”，选择引用的数据模型，保存接口，即可完成数据模型的引用。来自：专题![]()
nsorFlow框架下已经生成的模型文件和权重文件转换成离线模型文件，并可以在昇腾AI处理器上独立执行。离线模型执行器负责加载和卸载离线模型，并将加载成功的模型文件转换为可执行在昇腾AI处理器上的指令序列，完成执行前的程序编译工作。这些离线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹来自：百科![]()
特点：构建专有的自然语言处理分类模型，将大量的政务询问分发到对应的部门，显著提高工作效率。 优势：针对场景领域提供预训练模型，效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 商品识别 特点：构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市等场景。 优势：用户自定义模型可以实现99.来自：百科![]()
时间：2020-09-09 15:46:18 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的AI开发平台（ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。ModelArts的功能总览如下图所示。来自：百科![]()
LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI，从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程，并结合智能设备AI开发的案例，展示AI部署全过程。 l 针对IoT设备内存空间小的问题，LiteAI应用了模型量化技术，将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点，实现75%模型压缩；实现来自：百科![]()
及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能，支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版本控制、模型组合等管理。推理中心提供适配不同模型的推理服务，支持中心推理和边缘推理，并且支来自：专题![]()
工程、模型训练、模型评估和模型部署，从而提高开发效率。 该平台能够提供一站式的数据处理和开发服务，包括数据集成、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署，从而提高开发效率。 AI开发平台 快速模型部署与服务 该平台支持一键部署模型，能够提高模型部署效率，实现模型到业务的无缝衔接，缩短模型开发周期。来自：专题![]()
的AI模型快速部署至Atlas设备中，满足在安防、交通、社区、园区、 商场、超市等复杂环境区域的应用需求。 操作步骤 模型准备 在IEF中注册并纳管Atlas 500 将AI应用部署为边缘服务 查看推理结果 流程图 步骤一：模型准备 在部署边缘服务前，您需要准备配套的模型。针对本来自：专题![]()
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LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI，从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程，并结合智能设备AI开发的案例，展示AI部署全过程。 l 针对IoT设备内存空间小的问题，LiteAI应用了模型量化技术，将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点，实现75%模型压缩；实现来自：百科![]()
发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。 ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI来自：专题
