及场景的关键诉求。 【场景1】 AI计算 关键诉求： ①支持异构计算：GPU/Ascend等芯片加速能力 ②缩短训练时间：支持更高的GPU线性加速比及分布式训练，加快训练速度 ③按需付费降低成本：按需付费降低训练和推理资源预留成本 ④免运维：AI算法工程师即可操作 【场景2】 高性能容器批量计算（Job类任务）

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时间：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，核心功能是模型训练。Huawei HiLens 偏AI应用开发，并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型，然后在ModelArts或者Huawei HiLens中转换成Huawei

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实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介

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界面右侧上方，展示分身数字人定制流程。下方展示训练视频拍摄指导和样例视频，包括：拍摄前准备、拍摄中操作和拍摄后处理，有效指导用户拍摄生成一段完整可用的训练视频，用于训练生成分身数字人。 图1 定制数字人形象 上传分身数字人训练数据 上传分身数字人训练数据 参数 参数 说明 分身数字人训练数据上传 角色名称 输入分身数字人的角色名称。

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操作前提： 1.运行训练脚本，查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.使用MindSpore可视化调试调优组件优化模型 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=464为准。

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基因行业 基因数据处理 现在基因行业有很多基于Spark分布式框架的第三方分析库，如ADAM、Hail等 痛点： •安装ADAM、Hail等分析库比较复杂 •每次新建集群都需要安装一遍 优势 支持自定义镜像 支持基于基础镜像打包ADAM、Hail等第三方分析库，直接上传到 容器镜像服务 S

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时间：2021-08-24 17:49:10 云小课 AI开发平台 对于AI开发者而言，在开始模型训练前，都得提前准备大量的数据，完成数据标注后，才能用于AI模型构建。 一般情况下，模型构建对输入的训练数据都是有要求的，比如图像分类，一类标签的数据至少20条，否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得

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云上一站式自助服务平台，简单高效 从模型训练到内容生成，端到端自助服务 支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 数字人口型更精准，业界领先 数字人口型更精准，业界领先 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强 数字人形象更真实、更自然 数字人形象更真实、更自然 AI重打光，人脸与背景融合度高，图像更真实

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非易事：理想的AI模型依赖海量的数据训练，从而提升AI判断结果的准确性（即：参数合理分布）。虽然在AI for code领域，有大规模训练数据对外开放使用，但出于场景落地、准确率提升，数据控制者必须推断数据意图，另作标记、筛选、提炼、过滤后再复用，其间涉及繁重的训练、业务校正、场

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云图说｜ModelArts Pro，为企业级AI应用打造的专业开发套件 云图说｜ModelArts Pro，为企业级AI应用打造的专业开发套件 时间：2021-05-22 12:12:20 企业级AI应用开发专业套件 AI技术的高门槛与落地难是中国应用者面临的最大挑战。如何降低AI应用的技术门槛，如何提

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集）中的异常。 【赛事简介】华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络AI应用更高效使能网络自动驾驶的云服务平台。为了引导新手在AI领域、网络规建维优业务领域从入门到精通，NAIE打造了网络AI学习赛2021，并有网络AI大神指导你完成从0到1的通关。本学习

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预测分析应用是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据做出分类或数值预测。 如果标签列为离散值，则进行分类模型训练，并提供分类预测服务。 如果标签列为连续数值，则进行回归模型训练，并提供数值预测服务。 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器

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16:06:13 华为云ModelArts Pro定位为企业AI生产力工具，提供了一种全新的行业AI落地方式，将算法专家的积累和行业专家的知识沉淀在相应的套件和行业工作流(Workflow)中，真正实现赋能行业AI应用开发者，全面提升行业AI开发效率和落地效果。 应用场景 特定行业下希望解决特定问题的场景，例如：

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在使用ModelArts进行AI全流程开发时，您可以选择使用两种不同的资源池(公共资源池、专属资源池)训练和部署模型。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。按资源规格、使用时长及实例数计费，不区分任务（训练作业、部署、开发）。公共

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满足分布式训练的海量参数同步要求。 在Kubernetes调度上，针对AI场景进行深度优化，利用排队、亲和性、Gang Scheduling，对接AI分布式训练框架，使能高效的AI分布式训练，大幅度提升了计算效率。 随启随用 业界领先的Serverless Container架构

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交互、企业代言等多种服务能力，使能千行百业降本增效 免费注册 管理控制台 真人声音录制 客户录制真人音频，上传至 MetaStudio 进行AI训练，即可得到和真人音色1:1复刻的声音模型。 声音模型可实现文本转语音，应用于数字人视频制作、直播、交互问答等场景中。不同版本录制规格如下：

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合适的资源进行AI应用开发。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。按资源规格、使用时长及实例数计费，不区分任务（训练作业、部署、开发）。公共资源池是ModelArts默认提供，不需另行创建或配置，您可以直接在AI开发过程中，直接选择公共资源池进行使用。

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手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间：2021-04-27 14:56:49 内容简介： 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

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海量算力优势，实现AI的边云协同，就成了解决上述挑战的关键课题。 内容大纲： 1、业界边缘AI遇到的挑战和痛点； 2、边云协同AI训练概念及其使用场景、如何应对边缘AI痛点； 2、KubeEdge边云协同AI框架发布及其技术原理。 听众收益： 1、了解边缘 AI 的应用场景、价值和技术挑战，与传统离线

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32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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