华为云计算 云知识 自动学习之预测分析 自动学习之预测分析 时间：2024-05-20 14:25:28 最新文章 图引擎服务 物流配送 图引擎服务 语义搜索Demo 图引擎服务操作指导 云搜索服务 快速入门 数据湖探索 快速入门 相关推荐 自动学习简介:自动学习功能介绍 修订记录 选择标签列:操作步骤

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云知识 华为云ModelArts自动学习之预测分析 华为云ModelArts自动学习之预测分析 时间：2020-11-27 10:01:31 本视频主要为您介绍华为云ModelArts自动学习之预测分析的操作教程指导。 什么是预测分析？ 预测分析应用是一种针对结构化数据的模型自动训

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华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间：2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架，TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib、PyTo

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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。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn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。 4.评估模型

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华为云计算 云知识 网络智能体NAIE应用场景 网络智能体NAIE应用场景 时间：2020-09-15 14:41:32 网络智能体（Network AI Engine，NAIE）将AI引入网络领域，解决网络业务预测类、重复性、复杂类等问题，提升网络资源利用率、运维效率、能源效率和业务体验，使能实现自动驾驶网络

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智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的 语音识别 神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号 1. OBS 准备 2.ModelArts应用

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华为云计算 云知识 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛货柜车到港预测2019 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛货柜车到港预测2019 时间：2020-12-11 11:15:31 “华为云杯”2019 深圳开放数据应用创新大赛是由深圳市政务服务 数据管理 局联合深圳市坪山区人民政府与深圳市前海管理局共同主办

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AI Gallery AI Gallery AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。

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模型包规范 ModelArts在AI应用管理创建AI应用时，如果是从OBS中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。模型包规范适用于单模型场景，若是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts在AI应用管理创建AI应用时，如果是从OBS中导入元模

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华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow

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参赛者须根据给定的三个方向“交通流量预测”、“水质高光谱污染物分析”和“货柜车到港预测分析”，提交整体解决方案和数据分析模型算法。 分析赛赛题必须使用华为云ModelArts平台进行作品开发和验证。 特别说明： 由于三道赛题的作品开发要求有所区别，答题请通过以下3个途径报名和提交作品。 1、交通流量预测可直接

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华为云计算 云知识 华为云杯2020深圳开放数据应用创新大赛深圳北站周边交通拥堵指数预测 华为云杯2020深圳开放数据应用创新大赛深圳北站周边交通拥堵指数预测 时间：2020-12-10 15:53:04 “华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛，大赛以“数聚粤港澳，智汇大湾

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Python机器学习库Scikit-learn 第6章 Python图像处理库Scikit-image 第7章 TensorFlow简介 第8章 Keras简介 第9章 pytorch简介 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行

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华为云杯2020深圳开放数据应用创新大赛粤港澳大湾区强降水临近预测 华为云杯2020深圳开放数据应用创新大赛粤港澳大湾区强降水临近预测 时间：2020-12-10 16:40:07 “华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛 ·粤港澳大湾区强降水临近预测大赛以“数聚粤港澳，智汇大湾区”为主题，面向

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倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此，如何缓解Serverless函数的冷启

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GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、语音识别、 自然语言处理 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2

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了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，

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14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 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，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内

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ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co

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