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中国·济南 活动·深度用云沙龙 践行·见智|河北金融深度用云沙龙 2023年4月13日 中国·石家庄 活动·深度用云沙龙 践行·见智丨上海金融深度用云沙龙成功举办 2023年3月6日 中国·上海 政企深度用云先锋会 专家观点 加速数智跃迁，为政企新质生产力蓄势赋能 深度用云 在数字时代，
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了解详情 盘古预测大模型 盘古预测大模型是面向结构化类数据，基于10类2000个基模型空间，通过模型推荐、融合两步优化策略，构建图网络架构AI模型。 了解详情 盘古科学计算大模型 科学计算大模型是面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，采用AI数据建模和AI方程求解的方法；从海
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ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。
ModelArts支持本地准备模型包，编写模型配置文件和模型推理代码，将准备好的模型包上传至对象存储服务OBS，从OBS导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。
安全稳定。 WAF怎么用 购买WAF后，在WAF管理控制台将网站添加并接入WAF。网站成功接入WAF后，网站所有访问请求将先流转到WAF，WAF检测过滤恶意攻击流量后，将正常流量返回给源站，从而确保源站安全、稳定、可用。 了解WAF WAF管理控制台 WAF怎么收费 华为云WAF计费项
Z部署，数据0丢失，支持1000+扩展能力，PB级海量存储等特性。 GaussDB数据库怎么用常见问题 GaussDB数据库怎么用常见问题 当业务压力过大时，备机的回放速度跟不上主机的速度如何处理？ 问题描述 当业务压力过大时，备机的回放速度跟不上主机的速度。在系统长时间的运行后
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ai模型怎么用
使用文本提示词可以生成一副精美的画作，然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。
将Controlnet适配到昇腾卡进行训练，可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境，提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。
Step1 处理fill50k数据集
使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。
cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip
接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。
56 def _split_generators(self, dl_manager): 57 #metadata_path = dl_manager.download(METADATA_URL) 58 #images_dir = dl_manager.download_and_extract(IMA GES _URL) 59 #conditioning_images_dir = dl_manager.download_and_extract( 60 # CONDITIONING_IMAGES_URL 61 #) 62 metadata_path = "/home/ma-user/datasets/fill50k/train.jsonl" 63 images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k" 64 conditioning_images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k"
Step2 启动SD1.5训练服务
使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh
Step3 启动sdxl训练服务
cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_sdxl_controlnet_train.sh
训练执行成功如下图所示。
ai模型怎么用常见问题
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模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。
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盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合，重塑千行百业，成为各组织、企业、个人的专家助手。
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随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高，边缘计算的价值已经被证明。数据在哪，计算就应在哪，人工智能正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展，然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战：
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ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。
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近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台，包含了AI应用的开发、部署和分享交易，通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题，ModelArts有效解决了AI落地难的问题，将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。
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