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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。

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  • 深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?

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  • 深度学习模型优化

    项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向:人工智能 工作地点: 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术,包括神经网络结构设计,NAS搜索算法,训练算法优化,AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术

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    无人机、智慧工业、智慧门店等分析场景。 立即购买 帮助文档 功能演示 【公告】Atlas 200 HiLens Kit将在2022年第三季停售 【新品上线】HiLens平台支持纳管边缘智能设备博时特EC02已上线严选自营 video-pc%26phone

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  • AI开发平台ModelArts-概览

    智能推荐应用在互联网业、金融等业,通过用户画像、用户为、用户关系等海量数据分析,基于业务场景,进精准的内容推荐、营销推荐,从而实现用户体验与收入提升。 领域研究 基于业领域数据,通过模型训练,进预测性分析,及早发现系统问题,或针对后续数据,快速进结果判断。实现业知识与 AI

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  • 资源与学习

    使用ModelArts中开发工具学习Python 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进文本信息的匹配、多线程执任务的实现和Python中类的魔法方法的使用 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大开源语音数据集THC

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  • 入门与案例

    图像分类下任务子类,使用ResNeSt50骨干网络进美食分类 垃圾分类 图像分类下任务子类,使用efficientnet-b4骨干网络进垃圾分类 口罩检测 物体检测子类,使用YOLOv3_Darknet53骨干网络进口罩检测 安全帽检测 物体检测下任务子类,使用MaskRCNN进安全帽检测 长检测 基于计算

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  • IDE

    支持机器学习深度学习,强化学习,决策优化 ModelArts Studio extension for PyCharm and VScode 本地IDE+ModelArts插件远程开发能力。贴近开发人员使用习惯 云上开发环境,包含AI计算资源,云上存储,预制AI引擎 运环境自定

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  • D-Plan AI 生态伙伴计划

    伴云) 有资质受邀参加ModelArts品牌相关活动 有资质在ModelArts官网与AI Gallery进品牌露出 有资质在AI Gallery开辟领域/业专区,进品牌运营 可申请 销售支持 ModelArts导入商机,优先分享 入驻华为云AI Gallery精选专区,首页广告位推广

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  • Inference

    Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作 概览 AI Gallery ModelArts Pro IDE Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作

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  • 斯坦福DAWNBench深度学习训练及推理榜单:华为云ModelArts拿下双料冠军

    域。随着深度学习模型越来越大,所需数据量越来越多,所需的AI算力资源和训练时间越来越长,深度学习的训练和推理性能将是重中之重。 斯坦福大DAWNBench是全球人工智能领域最权威的竞赛之一,是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,相应的排榜反映了当前业界深度学习平台技术的领先性。

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  • “智能基座”产教融合协同育人基地

    握DRS迁移流程。 立即实验 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大开源语音数据集THCHS30进语音识别的实战演练 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大开源语音数据集THCHS30进语音识别的实战演练。 立即实验 MapReduce服务初体验

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  • 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 准备工作

    Notebook(文件后缀名为“ipynb”),打开该文件后会出现一个Notebook Editor,可以在里面编辑和运cell。 父主题: 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 登录Atlas深度学习组件

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  • 模型优化

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    模型以统一的格式和接口更高效地运。开发者在华为云AI开发生产线ModelArts上完成模型的训练和优化之后,使用ModelBox框架完成应用的开发,支持部署到端、边、云场景的不同设备中运,打通业AI应用落地最后一公里。 优势 高性能并发调引擎 ModelBox中将所有的任

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  • 应用场景

    为客户提供AI深度学习端到端解决方案。 传统业:用户无自建深度学习平台,希望能够提供简单易用、软硬件一体化的深度学习平台。 互联网和安防业:用户有自建深度学习平台,希望提供适配客户深度学习平台的开源插件,快速上线昇腾系列AI处理器的深度学习。 超算中心和公有云业:用户无AI

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  • 强化学习

    支持GPU、昇腾分布式异构集群,训练速成倍增加 模式完善 端到端开发、异构训练集群、真实环境在线接入 场景丰富 游戏、机器人、工业、科研、医疗、金融等场景 AI Gallery 强化学习专区 AI Gallery 强化学习专区 追踪强化学习最新资讯,精选强化学习案例,提供免费学习资源,尽在强化学习AI Gallery专区

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