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优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。来自：百科好用的数据处理方案-数据工坊DWR 好用的数据处理方案-数据工坊DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。来自：专题
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任务状态为“审核未通过”。 单击任务右侧的“查看原因”，在弹出的“审核未通过”对话框中，查看审核未通过的原因。 按照规范重新录制或提供符合规范的视频。 单击任务右侧的“更换视频”，上传更新后的视频。 数字人定制任务重新进入审核流程。 1分钟教程让您快速上手体验 1分钟教程让您快速上手体验 基于 MetaStudio 控制台提交数字人训练来自：专题华为云 图像识别 Image：技术服务提供商的首选 华为云图像识别Image：技术服务提供商的首选 时间：2023-11-06 11:40:00 在这个信息爆炸的时代，图像和视频的数据量正在以惊人的速度增长。互联网是自由开放的社区，里面什么人都有，所以在与很多图像处理需求的客户深度沟通后，其紧迫性与重要来自：百科
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保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 2、文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一来自：专题![]()
脑无法处理的大资料量与高性能的运算。HPC具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求。 弹性文件服务- 媒体处理 媒体处理包括媒体素材的上传、下载、编目、节目转码和数据归档等工作，涉及音视频数据的存储、调用和管理，根据其业务特性对共享的文件系统有如下要求：来自：专题![]()
视频转封装是指转换视频的封装格式，不改变其分辨率、码率等参数。 支持的输入格式：MP3、MP4、FLV、TS。 支持的输出格式：HLS、MP4。 4.视频转动图 视频转动图是指截取视频文件中的片段生成GIF等格式的动图文件。 支持的输入格式：MP4、MOV、FLV、TS。 支持的输出格式：GIF。来自：专题![]()
选择声音标签 声音的标签，请选择“电商” 请制作声音 使用“语料上传”的方式，直接上传已录制好的20条电商文案长音频WAV文件 声音授权 单击“授权书模板”，下载授权书模板后打印。用户手写相关信息后，重新生成签署后的pdf文件，或者拍摄成jpg或png格式的图片后上传 第三方用户ID（可选）来自：专题![]()
一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景 1、一般情况下，通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型来自：百科![]()
格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进来自：专题![]()
缓存刷新操作频繁，提交缓存刷新请求后， CDN 节点的缓存内容将会被强制过期。下次访问同样的URL时，CDN会回源请求资源，从而导致命中率下降。 网站的访问量低，节点缓存的资源，可能会由于热度较低而被提前从CDN节点删除，导致频繁回源，因此降低CDN缓存命中率。 您的源站出现异常，导致缓存命中率下降，请检查您的源站能否正常访问。来自：专题![]()
生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求 优势 高吞吐量 高数据量处理性能提升 低时延 定制硬件电路加速基因算法，降低处理时延 金融分析 金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基来自：百科![]()
什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型 第4章 主流预训练语言模型介绍 第5章 华为在预训练语言模型领域的工作 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客来自：百科![]()
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图数据模型中的点：代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边：代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。来自：专题![]()
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从容器镜像中选择：针对ModelArts目前不支持的AI引擎，可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts，创建为AI应用，用于部署服务。 从模板中选择：相同功能的模型配置信息重复率高，将相同功能的配置整合成一个通用的模板，通过使用该模板，可以方便快捷的导入模型，创建为AI应用，而不用编写config来自：专题
