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【功能模块】将训练好的mobilenet模型部署到安卓手机,实现分类的功能。【操作步骤&问题现象】1、自主搭建模型,训练模型。2、将模型保存为MINDIR文件,通过MindSpore Lite conventer转换为.ms文件,传输到移动端。在电脑创建json文件(使用note
同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费。 数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费。 训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 两种计费方式不能共存,只支持按照一种计费方式进行订购。 父主题: 计费FAQ
模型微调任务一直在等待中是什么原因? 模型微调任务一直在“等待中”状态,表示当前平台资源规格紧张,任务需要进行排队,请耐心等待。 父主题: AI原生应用引擎
成长地图 | 华为云 人证核身服务 人证核身服务(Identity Verification Solution,简称IVS),是指通过用户的身份证信息、人脸图片,与权威数据库进行比对,进而实现身份验证。 产品介绍 API参考 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转IVS 弹性云服务器一
【功能模块】gitee中口罩识别视频输入样例按步骤进行到模型转换时出错,使用的CANN版本为5.0.2 alpha003,固件与驱动版本为1.0.9 alpha【操作步骤&问题现象】执行以下命令:atc --model="./yolo3_resnet18.pb" --output_type=FP32
包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 包年/包月和按需计费模式支持互相切换: 盘古大模型提供包周期计费、按需计费两种计费模式,两种计费模式可通过重新订购互相切换。 例如,退订训练单元的包周期资源后,可重新订购训练单元的按需计费,即可完成切换。 父主题: 计费FAQ
object 参数解释: 勾选数据分类管理的模型实例。 约束限制: 不涉及。 取值范围: 不涉及。 默认取值: 不涉及。 category 否 ObjectReferenceParamDTO object 参数解释: 继承AbstractCategory的模型实例。 约束限制: 不涉及。 取值范围:
创建结构化文档 功能介绍 创建结构化文档。 接口约束 功能列表勾选了结构化文档管理的模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/structured-doc/documents 表1
知识图谱功能说明 功能 说明 本体管理 支持创建本体。 支持查看、编辑本体信息。 支持导出本体。 模型管理 支持自定义信息抽取模型,利用模型进行信息抽取。 支持创建、发布信息抽取模型版本。 知识图谱管理 支持创建知识图谱流水线任务,生成知识图谱。 支持编辑知识图谱流水线任务信息,
y提供无码化、导航式模型开发模式,用户无需编码开发 Q:ModelFoundry和NAIE有哪些区别呢?A:NAIE将模型开发的低门槛通过在jupyterlab通过学件的点击选择降低模型构建门槛,ModelFoudnry则完全屏蔽算法细节给用户提供无码化模型训练体验; 在整个AI
全国各大校园即将迎来学校复学大潮,大量学生进入校区都要经过测量体温的程序。为了方便学生尽快入校园复学,厦门云脉基于人脸识别技术及移动开发技术优势,推出了疫情防控神器。人脸识别通过刷脸更智能地识别学生身份,将学生现场采集的照片与数据库中存储的照片进行精准对比,判断非学生本人风险,在校园
ABM支持把DWS(数据仓库服务)作为一种数据源类型,并用于模型采集。在使用DWS数据源前,您需要先接入数据源。 操作步骤 登录ROMA Connect控制台,在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM > 模型采集 > 数据源”,单击“创建数据源
ABM支持把SFTP作为一个数据源,并用于模型采集。在使用SFTP数据源前,您需要先接入数据源。 操作步骤 登录ROMA Connect控制台,在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM > 模型采集 > 数据源”,单击“创建数据源
一、订单模型数据库设计 1.数据库设计ER图 2.模型类设计 from django.db import models from app.goods.models import SKU from app.users.models import User, Address from
开发平台是华为技术有限公司研发的一款技术产品。提供全流程的AI开发服务,海量数据处理、大规模分布式训练、端·边·云模型按需部署,运维管理,帮助用户快速创建和部署模型、管理全周期 AI 工作流,满足不同开发层次的需要,降低AI开发和使用门槛,实现系统的平滑、稳定、可靠运行。获得荣誉
就想把我们的算法放到低功耗嵌入式设备上跑一跑了,那么我们就做一做MCU + RTOS的系统搭建了,这个时候就需要精简模型、精简功能了。 这里有两件事情: 1. 模型、功能的精简,这里的验证工作就可以放到第一步、第二步搭建的系统上去做,或者放到云上做都是可以的。 2. 嵌入式系统上
moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts Lite Server上部署,支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户
【功能模块】用yolo5x训练的行人检测模型,yolov5x_person.pt---->onnx----->onn_sim---->onn_sim_t---->om模型,在ascend310推理卡进行python推理,预测不准,输出框的y坐标有误差【操作步骤&问题现象】1、用yolo5x训练的行人检测模型,yolov5x_person
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