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来自：专题FunctionGraph打造Serverless AI最佳平台 在大模型推理场景，包括全量推理和增量推理两个阶段。全量推理阶段算力需求远高于增量推理阶段，增量推理阶段，耗时可能远长于全量推理阶段。针对这类场景，元戎可以做到全量推理和增量推理解耦，各自按需弹性扩缩，精确算力供给，真正按使用量计费，降低用户成本。来自：百科
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ModelArts：资源池网络设置 专属资源池的创建作业类型包含推理服务，选择的网络需打通VPC网络。打通VPC可实现ModelArts资源池和用户VPC的网络打通。 用户VPC：正向代理安装和配置 ModelArts推理服务访问公网打通网络后，需要设置代理。在安装正向代理前，需要先购买一台弹来自：专题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
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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。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4. 了解昇腾处理器基础，了解神经网络训练和推理的基本知识。 实验摘要 1.准备环境来自：百科![]()
容器安全 镜像服务 镜像 AI容器用Serverless的方式提供算力，极大方便算法科学家进行训练和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的训练框架。 AI容器通过拓扑亲和性调度，调度任务时将GPU间网络和存储状态也考虑在内，保证G来自：百科![]()
边云协同 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理，可以支持增量学习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理，可以支持增量学习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 与华为自研深度集成 提供低成本、高性能的边缘AI算力来自：专题![]()
e，构建出一个新镜像，最后注册后在Notebook使用。 了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU来自：专题![]()
IEF边缘节点故障如何处理？ IEF边缘节点有哪些故障场景？ IEF边缘节点纳管失败如何处理？ 设备属性更新后，在容器内可以获取最新的设备属性么？ 设备与节点绑定以后，能用来做什么？ 边缘节点支持多个显卡么？ 正在运行中的边缘节点可以更换显卡么？ 边缘环境的安全是怎么解决的？ 边缘节点查看不到监控数据的原因？来自：专题![]()
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课前签到，统计学生考勤情况 线上培训中，很难确定学生是否准时上线学习，更没办法统计学生的考勤情况。 训练营通过时习知签到功能，可以了解学生具体上线时间，统计学生考勤情况。开启签到后，学生进入学习页面，签到便自动弹出，学生必须在规定时间内完成签到。签到结束后，讲师可在后台便捷地查询签到时间、签到人数、签来自：百科![]()
画布制作完成后，再制作语音。 选择“文本驱动”的方式。在文本输入框中，输入文本内容，以生成音频，如图2所示。 文本示例：今天是9月26日，星期二，天气晴朗，欢迎大家到访。我们精心布置了现场，室内摆放了各类植物和鲜花，场地宽敞明亮，足够大家在室内共同交流和活动。 音频制作完成后，可单击“音量”，调整音频的音量。来自：专题![]()
务器配置操作。 基础配置 网络配置 高级配置 确认订单 立即配置云服务器 GPU服务器配置 什么是GPU服务器配置？ GPU服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用 弹性云服务器 ，打造一个高效、可靠、安全的计算环境。弹性云服务器的开通是自助完成的，来自：专题![]()
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![]()
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F；已购套餐包用户仍然按照套餐包计费，套餐包使用完后即可享受免费促销优惠。 详细的计费信息请参见产品价格详情。 常见问题 1.问：活动期间，已购的套餐包是否可以继续使用？ 答：原已购按需套餐包不受影响，可以继续使用。套餐包使用完后即可享受免费促销优惠。 2.问：容器应用的实例能否来自：专题![]()
创建用户并授权使用 MetaStudio 制作照片数字人视频 MetaStudio支持哪些区域？ 部分浏览器提交H265训练视频失败如何处理？ 视频合成失败如何处理？ 提示模板不可用怎么办？ 如何实时切换智能交互的语言和声音？ 如何接收并激活声音或分身形象资产？来自：专题![]()
高性能容器批量计算（Job类任务） 关键诉求： ①按需付费降低成本：任务型计算，短时间需要大量计算资源，完成后快速释放，按资源规格和使用时长付费 ②环境一致性：屏蔽复杂的环境依赖，让业务平台和工具更易搭建和更新 ③免运维：降低服务端的运维投入，专注自身业务 【场景3】长稳及扩容流量处理 关键诉求： ①快速弹来自：百科![]()
低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和低来自：百科![]()
员工能够将注意力转移到更需要创造性思维的工作上。显著提高企业服务速度与效率，覆盖能力扩充至24/7全天候。此外，经过标准搜索与排序流程优化后，相关文档检索效果提升70%，且错误率比人为执行任务低出80%或更多。 Astro Canvas可视化大屏开发 Astro Canvas可视化大屏开发来自：专题
