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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，Mod来自：百科控制台自助服务，一站式快速生成所需内容 用户申请账号并上传相关授权，拍摄训练所需音视频素材，上传进行模型训练，生成自定义形象和声音。选择背景、声音、模特等内容，基于文本或语音智能驱动，实现视频制作、 视频直播 、智能交互等能力。 华为云盘古数字人大模型，赋能千行百业数字化营销新模式 MetaStudio来自：专题
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性能测试产品入门 性能测试产品入门 性能测试 CodeArts PerfTest提供体验馆功能，通过体验向导，帮助您快速熟悉性能测试的使用流程。性能测试具备丰富的测试模型定义能力可以真实还原应用大规模业务访问场景，帮助用户提前识别应用性能问题 性能测试 CodeArts Perf来自：专题建解决方案，将AI模型以镜像方式部署在FunctionGraph，对外提供通用API，无需管理运维异构资源（GPU等），模型实例随业务量全自动扩缩容，无请求时实例缩容到0，低成本高可用运行。上层应用采用FaaS+ BaaS的Serverless应用架构，集成模型推理接口，只需专注来自：百科
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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来自：百科![]()
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 图1 工业视觉场景来自：专题![]()
CodeArts Snap开发大模型讲座精彩回顾 讲座伊始，华为的技术专家介绍了工具链的基本概念和发展历程。详细解释了什么是大模型，以及大模型在人工智能领域的重要地位。随着技术的不断进步，工具链大模型已经成为推动人工智能发展的关键力量。随后，专家深入剖析了其架构、训练过程以及应用场景，让北来自：百科![]()
数据管理 与处理、模型开发与优化、模型部署与应用、系统运维与管理等全流程端到端AI应用开发部署支撑能力 Studio一站式人工智能开发与应用平台以数据闭环应用为导向，具备从数据管理与处理、模型开发与优化、模型部署与应用、系统运维与管理等全流程端到端AI应用开发部署支撑能力 Apulis来自：专题![]()
s数据集对预置的模型进行重训练，快速构建花卉图像分类应用。 实验目标与基本要求 使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建，预置模型选择，模型训练、部署并最终建立在线预测作业。 实验摘要 操作前提：登录华为云 1.准备数据 2.训练模型 3.部署模型 4.发起预测请求来自：百科![]()
做结果检验，只有条件匹配后才认为是正常响应。 测试任务模型自定义，支持复杂场景测试 通过多种事务元素与测试任务阶段的灵活组合，可以帮助用户测试在多操作场景并发下的应用性能表现。 事务可以被多个测试任务复用，针对每个事务可以定义多个测试阶段，并对每个阶段分别定义持续时间和并发用户数来自：专题![]()
从0到1，手把手教你如何使用自定义镜像完成AI应用的创建，并部署成在线服务。 帮助文档 收起 展开 在开发环境中构建并调试推理镜像 收起 展开 在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成AI应用的创建，部署为在线服务。 帮助文档 收起 展开 无需构建在开发环境中调试并保存推理镜像来自：专题![]()
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版”。 性能测试 CodeArts PerfTest相关视频 性能测试 05:59 测试资源准备 性能测试 测试资源准备 性能测试 03:08 响应提取 性能测试 响应提取 性能测试 05:59 性能测试 测试资源准备 性能测试 03:08 性能测试 响应提取 性能测试服务精选推荐来自：专题![]()
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在测试计划和测试设计阶段，要明确测试范围和测试目标、制定测试策略、准备测试工具和测试环境、建立测试模型、设计测试用例、开发自动化测试脚本。 测试计划明确测试时间、测试范围、测试目标，并管理测试各个阶段的活动。测试计划可以针对某个版本、迭代或专项等。 手工测试用例 手工测试用例用于管理测试场来自：专题![]()
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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来自：百科![]()
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