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队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。来自：专题，并将训练集比例设置为“0.8”。 4、订阅预置算法。 在AI Gallery中，订阅物体检测YOLOv3_ResNet18算法，根据界面提示订阅此算法。 5、使用预置算法和数据集创建训练作业。 使用3的数据集和4的算法，创建训练作业。 6、模型转换和创建AI应用。 训练后得到的模型并不符合Atlas来自：专题
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，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 本课程主要内容包括：AI如何满足定制化需求、从Idea到落地开发者所面临的挑战、极“快”致“简单”的模型训练。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握AI模型训练原理及实现过程。 课程大纲来自：百科
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精准图文描述，对齐语义理解，智能语境识别。 更具自然美感 多模态多尺度训练，逼近自然美感生成内容。 更强泛化性 强大泛化能力，适应各种复杂的应用场景和用户需求。 全栈自主可控 全栈自主可控，基于昇腾云服务，技术完全自主可控。 支持二次训练 支持行业客户二次训练专属模型，打造大模型体验。 盘古预测大模型产品功能来自：专题![]()
型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优来自：百科![]()
时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。 课程大纲 第1章 推理模型的迁移与调优 华为云 面向未来自：百科![]()
决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： ●高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧部署，实现产品实时预测，提升检测效率，提高产品质量 ●模型优：提供边云协同架构，云端模型训练，数据边缘处理，模型增量训练优化，实现模型性能优异 ●统一管控：智能边缘平台可以实现统一模型下发，节点状态统一监控来自：专题![]()
内容管理和Web服务 AI云存储 场景介绍 面向AI场景提供 OBS +SFS Turbo训练和推理加速方案，增强存储读写性能，助力AI训练加速，减少GPU/NPU等待时间、提升资源利用效率 优势 高性能存储，加速训练 •SFS Turbo提供高性能存储，GPU/NPU存储I/O无空闲等待 •来自：专题![]()
标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow（也称工作流）本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。来自：专题![]()
抑制错误告警。算法轻量化平台，主要是提供长期算法优化的开放平台，向导式和可视化标注，可快速实现算法的持续迭代。云边协同即通过算法轻量化训练平台训练的算法，可直接下发至边缘设备上进行升级迭代。 ISDP数字化现场作业在电力行业安监领域的数字化转型实践中，凭借着安监风险智能化管控平台来自：百科![]()
LLM和KG的融合路线，可分为以下类型： 第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是L来自：百科![]()
云上一站式自助服务平台，简单高效 云上一站式自助服务平台，简单高效 从模型训练到内容生成，端到端自助服务 支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 数字人口型更精准，业界领先 数字人口型更精准，业界领先 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强 数字人形象更真实、更自然来自：专题![]()
开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、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，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，来自：百科![]()
11:40:25 华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测提供某运营商的KPI真实数据，参赛选手需要根据历史40天异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续17天内各KPI（测试数据集）中的异常。 【赛事简介】华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络来自：百科![]()
保证指定数量Pod成功运行结束； 2. 支持并发执行； 3. 支持错误自动重试； 4. 支持暂停/恢复Job。 Job的典型使用场景：计算以及训练任务, 如批量计算，AI训练任务等。 CronJob主要处理周期性或者重复性的任务： 1. 基于Crontab格式的时间调度； 2. 可以暂停/恢复CronJob。来自：百科![]()
LiteOS设备开发实战营，赋能参加全国大学生物联网设计竞赛的同学。同时，此课程作为学习《AIoT融合实践在线训练营》的基础，让同学们更能掌握《AIoT融合实践在线训练营》，最后能够运用所学课程，完成竞赛的作品设计。 大赛链接：https://competition.huaweicloud来自：百科![]()
2、边云协同AI训练概念及其使用场景、如何应对边缘AI痛点； 2、KubeEdge边云协同AI框架发布及其技术原理。 听众收益： 1、了解边缘 AI 的应用场景、价值和技术挑战，与传统离线 AI 和云上 AI 应用的差异； 2、了解边云协同推理和训练模式对当前边缘 AI“云上训练，端边推来自：百科![]()
大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知 时间：2020-12-16 16:01:11 现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型，在行业应用场景变换时，容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度，介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。来自：百科
