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  • 华为云计算 云知识 离线模型推理流程介绍 离线模型推理流程介绍 时间:2020-08-19 17:10:49 离线模型加载完成后,就可以实现模型的推理功能。在离线模型的生成和加载过程中,都没有使用具体的待处理数据,仅仅是通过软件栈对模型中算子和计算流程实现了一种构造、编排、优化、
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    华为云计算 云知识 物理模型反范式处理 物理模型反范式处理 时间:2021-06-02 14:39:14 数据库 反范式处理也叫非正则化处理,就是和范式化过程相反的过程和技术手段。也就是把模型从第三范式降级到第二范式,或者第一范式的过程。 从性能和应用需求出发,物理模型是以性能为出发点,
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    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。 产品详情立即注册一元 域名 华为 云桌面 [免
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  • I进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域:图像分类和物体检测的模型开发,正式入门AI代码开发! 目标学员 高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解、掌握 AI 开发的基本流程,完成常见 AI 模型的开发部署。 课程大纲 第1章 全流程AI开发平台介绍-ModelArts
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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
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    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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    华为云计算 云知识 自动学习 自动学习 时间:2020-12-10 16:52:26 自动学习是什么?ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业
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    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
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    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。 产品详情立即注册一元域名华为云桌面 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品,快速开启云上之旅免费 最新文章 替换VolcanoJ
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    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,ModelA
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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。
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    云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间:2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图,按选定的目标数据模型(层次、网状、关系、面向对象),转换成相应的逻辑模型。 对于关系型数据库
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    GaussDB 部署形态:副本集数量 仅分布式部署形态可选。每个分片下1主多副本的部署方案,3副本就是1主2备的部署方式。支持2副本独立部署模式,该部署模式仅针对特定用户开放,如需配置白名单权限,您可以在管理控制台右上角,选择“工单 > 新建工单”,提交开通白名单的申请。 2副本部署模式的限制如下:
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    09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节
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