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离线模型推理流程介绍
具体的推理执行过程中,才会读入具体的输入数据来驱动完成执行并输出结果。 离线模型推理流程如图所示: 1、应用程序对需要处理的数据产生需求时,准备好待处理的数据,流程编排器将调用模型管家的处理接口将数据灌入离线模型执行器中。 2、接着离线模型执行器调用运行管理器的执行流(rtMod
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物理模型反范式处理
,兼顾数据库物理限制。有限的资源,有限的硬件条件提出了物理模型反范式化的需求。 反范式处理需要适度进行。理论上,如果硬件条件无限制多的话,不需要非正则化处理: 对于特定配置的硬件系统,在满足应用功能目标和性能指标的前提下,适度进行; 会带来数据冗余问题。 还有可能会导致数据不一致问题。
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逻辑模型建设的方法
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当物联网遇上边缘计算
T边缘提供的数据清洗能力就成了一个很好的选择,数据经过过滤、去重和聚合后,不仅大大减少了上报数据量,还能保护用户隐私。 面部识别等视觉性AI的模型需要大量的数据进行训练,一般都会放在云端,但因为云端离设备较远,带宽需求和时延问题怎么都无法避免。但如果把云端训练好的模型下放到靠近设
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数字人_数字内容生产线_ai数字人
控制台自助服务,一站式快速生成所需内容 用户申请账号并上传相关授权,拍摄训练所需音视频素材,上传进行模型训练,生成自定义形象和声音。选择背景、声音、模特等内容,基于文本或语音智能驱动,实现视频制作、 视频直播 、智能交互等能力。 华为云盘古数字人大模型,赋能千行百业数字化营销新模式 MetaStudio
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