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物联网产品融入人工智能，升级成了智能设备后的“威力”。但，物联网AI 开发者的“痛”，你遇到过么？很多AI开发者开发者在训练得到AI模型之后，必须得在设备上实现模型的推理才能获得相应的AI能力，但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能
要使用AI能力但不具备AI开发能力的应用开发者，ModelArts可以帮助他们零代码生成AI模型和服务；对AI初学者，ModelArts可以帮助他们快速上手；对资深AI开发者，ModelArts可以帮助他们高效获得和利用AI计算资源，管理开发全流程，让他们无后顾之忧专注AI开发。
预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 ModelArts为初学者提供了大量的预置算法，方便初学者能够快速上手进行AI模型开发，降低了模型开发的门槛。开发者可以不关注模型的算法开发部分，直接使用AI Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。
华为AI开发平台ModelArts本地化部署实操准备Linux环境，我的环境是LSB Version: :core-4.1-amd64:core-4.1-noarchDistributor ID: CentOSDescription: CentOS Linux release 7
这篇博客是本人在公司注册的华为云平台中写的，现将此篇博客迁移到个人博客中来，纯原创，只想在个人博客中留个记录。华为AI开发平台ModelArts本地化部署实操准备Linux环境，我的环境是LSB Version: :core-4.1-amd64:core-4.1-noarchDistributor
解锁普惠AI开发，华为云ModelArts一站式AI开发平台 一、ModelArts服务简介：ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，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
相对业界其他开发平台，ModelArts是更快的普惠AI开发平台，涉及数据标注与准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI开发全流程，为AI应用开发提供一站式服务。 ModelArts 是可以让开发者上手更快、训练更快、部署更快的全流程平台。华为云以更快的AI平台，致敬开发者，共同推进普惠AI。
近日，华为云对AI开发生产线进行服务升级，帮助各行各业的软件开发更简单快速地完成SaaS化，在云上创造更大价值。 AI开发生产线，通过 ModelArts 和 AI Gallery , 支持AI开发运维的DevOps全流程。通过预集成盘古大模型和丰富的AI资产，让开发者实现从数据标
难例挖掘助力ModelArts AI开发平台完成全流程闭环 1. 模型维护的必要性在实际的业务场景过程中，由于场景的不断丰富变化以及业务场景精度要求，往往需要不断的进行优化。在将模型部署到生产环境中之后，随着时间的推移，现实世界中的数据开始与用于训练模型的数据有所差异
度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。业界主流的AI引擎有TensorFlow、MXNet等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。评估模型训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模
AI Model Foundry通过沉淀AI资产，实现AI建模低门槛，无码化的开发，有效提升AI建模效率，缩短开发周期，让AI开发加速。此次直播通过系统案例演示带你学习低门槛的AI开发技术。
ModelArts Pro 介绍页入口，详情请点击链接。 ModelArts Pro成长地图入口，详情请点击链接。
机器学习常见的分类有3种：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号
机器学习常见的分类有3种：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号
摘要：华为云AI开发平台ModelArts黑科技加持AI研发，让模型开发更高效、更简单，降低AI在行业的落地门槛。全面的可视化评估以及智能诊断功能，使得开发者可以直观了解模型各方面性能，从而进行针对性的调优。 今年，全新发布的华为云ModelArts备受关注，创新黑科技成为AI界团宠。
AI开发所需要的技能如下图所示，可用于学习AI过程中的知识点查漏补缺：
02 算法开发在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择 AI 算法框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情，使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些问题，ModelArts 算法开发平台简化了整个开发过程，以降低开发门槛，算法开发过程如下图所示：支持所有主流的
力更多开发者。本分论坛将全面介绍AI开发流水线如上的重磅能力和行业应用案例，帮助伙伴及开发者开启自己的AI开发流水线，完成应用构建。 一、基于行业算法套件的ModelArts云原生AI开发最佳实践 作为一名华为云AI开发工程师，在面对一个业务场景问题或者已经抽象过的AI问题，我们是如何进行AI开发落地的？
步步体验"混动"AI开发！ 1. 准备工作 PyCharm专业版---官网提供30天试用期的专业版（专业版官网地址） ModelArts插件---可以按照文档下载安装登录 （插件文档地址） Demo案例，点击附件进行下载 2. “混动”开发 2.1 创建N
ModelBox 端云协同AI开发套件（RK3568）上手指南 应用开发 1. 远程连接开发板 我们推荐在PC端使用VS Code远程连接开发板来对设备操作。 1）下载VS Code VS Code官网下载安装Windows x64版本的编辑器。 2）安装Remote-SSH
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