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圾自动分类模型训练和部署。本实验将基于ModelArts自动学习功能，零编码训练得到一个垃圾分类模型。并且将训练得到的模型部署成在线服务，用户使用该在线服务对输入的图片进行预测以达到自动识别上传图片是哪种类型垃圾的目的。本实验将帮助用户快速熟悉ModelArts自动学习的使用过程
求。 1.3 AI应用 将已经下载好的数据进行模型的训练，训练完成后即可进行模型的部署，进而实现在线检测服务。 在AI应用服务中，进行在线业务的部署 部署成功后即可进行在线目标图像的检测 1.4 ModelArts pro 对于企业级应用而言，ModelArts pro
配置如上步骤6：部署为在线服务（Ascend 310）AI应用创建成功后，可将此服务部署为在线服务，在部署时可使用Ascend 310芯片资源。1. 在“AI应用管理 >AI应用 >我的AI应用”列表中，单击AI应用名称进入详情页，单击右上角的“部署 > 在线服务”>在线服务”**页面单击“创建”，进入部署页面。2
快速购买 使用限制 产品规格 使用流程 购买DDM实例 04 使用 根据业务需求，您可以实现分片变更、读写分离、数据迁移等功能，除此之外，您还可以在线监控和对实例、逻辑库、账号等进行管理和维护。 常用操作 变更规格 版本回滚 版本升级 重启实例或节点 只读业务隔离 什么是只读业务隔离 如何进行只读业务隔离
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充值结果 充值中... 金额 ¥-- 支付方式 在线支付 充值时间 ----/--/--- 00:00:00 充值中
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training)和在线推理(online inference)模块：构建端到端(End-to-End)的应用程序基准。首先，离线训练模块通过指定所需的基准ID、输入数据和批量大小等执行参数，从AI问题域模块中选择一个或多个组件基准。然后离线训练模块训练一个模型并将训练好的模型提供给在线推理模
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均衡能力，保障在线业务资源QoS同时，也能让被压制的离线任务指令尽量快速得到响应。根据实验室中模拟在线和离线混部场景(CPU利用率70+%)与单独业务部署在线的场景（CPU利用率30%）进行性能对比，混部场景中在线业务的性能（时延&吞吐）劣化幅度控制在单独部署在线业务性能的5%之
接在真实的移动设备上对原型设计进行测试。并且可以使用iOS或Android上的浏览器以全屏模式运行原型。不过这是款在线设计工具，设计师在进行原型设计时需要保持经常在线。网站地址：https://proto.io/ 3 思维导图与UML工具 3.1 专业工具（Visio， Ed
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