华为云计算 云知识 训练作业 训练作业 时间：2020-12-04 09:46:55 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（CPU或GPU）用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelA

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创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 大赛详情地址：https://competition.huaweicloud.com/information/1000000070/introduction 1、报名登记，完成华为云账号注册。 点击右上角报名按钮，注册华为云新账号，并完成实名认证。

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大数据分析 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 服务咨询

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P、TTS三大核心技术。在电商、教育、反电诈领域，基于现有的语料包和模型包，一知智能科技的AI语音识别率能够达到80%-85%的准确率，再经过对客户核心场景做小范围测试，2-3周能够将准确率逐步提升至95%，并持续优化。 8、Q：一知智能科技的售后服务有几种方式，是由合作伙伴还是一知智能科技负责？

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部署至Atlas 500设备中。 步骤二：在IEF中注册并纳管Atlas 500 将您的Atlas 500设备注册并纳管至华为云IEF服务中，纳管后，可直接在ModelArts中完成模型部署。 1、注册边缘节点。 a. 登录IEF管理控制台。 b. 选择左侧导航栏的“边缘资源 >

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对象存储功能名称-静态网站托管 您可以将静态网站文件上传至OBS桶中，并对这些文件赋予匿名用户可读权限，然后将该桶配置成静态网站托管模式，以实现在OBS上托管静态网站。 您可以将静态网站文件上传至OBS桶中，并对这些文件赋予匿名用户可读权限，然后将该桶配置成静态网站托管模式，以实现在OBS上托管静态网站。

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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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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。 产品详情立即注册一元域名华为云桌面 [免

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创新，将模型训练、定制的小事交给ModelArts Pro。 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

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的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数据微调和部署。开发周期能够缩短到几天

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本实验主要介绍基于AI1型服务器的黑白图像上色项目，并部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型弹性云服务器完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。

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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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指导请参见“创建并打开Notebook” 训练管理>可视化作业：创建可视化作业的操作指导请参见“创建可视化作业” 部署上线>在线服务：部署为在线服务的操作指导请参见“部署为在线服务” 自动学习>部署上线：将模型部署上线为在线服务，相关操作指导请参见“自动学习>部署上线” 开启自动

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从AI Gallery选择并订阅一个Workflow。 3.订阅完成后，单击“运行”后跳转到ModelArts控制台界面，选择资产版本和云服务区域，单击“导入”，进入该Workflow的详情页面。 4.单击右上角的“配置”后进入配置页面，根据您所订阅的工作流，配置Workflow需要的

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整推荐策略提供依据。 精排策略 推荐系统的特征工程可从原始数据中分析历史用户画像、物品画像，自动学习特征信息以供AI模型训练。内置了多种排序算法，可根据业务需求选择适当的算法进行训练，以使推荐结果以更合适的顺序呈现。 过滤规则 推荐系统提供黑名单、白名单、特定行为等过滤功能，可根

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I场景，需要几十个AI模型开发训练好几个月，现在只需要一个大模型就可以开发完成，训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景，现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高的问题，让开发不再是难题。ModelArts把常见的算法和工具放到了AI

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用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量储备，而且还可以让算法模型的准确率提升

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI

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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

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资产集市 > 数据集：共享了数据集。 AI Gallery的数据模块支持数据集的共享和下载。在AI Gallery的“数据”中，可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。 资产集市 > 算法：共享了算法。 AI

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