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时兼具容器的启停速度 开放兼容 原生支持Kubernetes、Kata Container和Docker接口，支持Docker镜像格式，兼容开源社区生态 CCI应用场景 一、人工智能 主流的AI训练和推理等应用均采用容器化方式运行，需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，

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com/cci/index.html 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云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元 域名 华为 云桌面

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华为云计算 云知识 查询带宽信息ShowBandwidthDetail 查询带宽信息ShowBandwidthDetail 时间：2023-08-14 14:10:36 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 查询 云手机 使用的带宽信息。 调试 您可以在API E

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/v2.1/{project_id}/os-keypairs/{keypair_name} 参数说明请参见表1。 表1 参数说明 参数 是否必选 描述 project_id 是 项目ID。 获取方法请参见获取项目ID。 keypair_name 是 密钥名称。 请求消息 无 响应消息

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云知识 华为AI开发框架MindSpore 华为AI开发框架MindSpore 时间：2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述华为AI开发框架Mindspore。首先介绍Mindspore的结构以及设计 思路，接下来通过AI计算框架的

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华为云计算 云知识 LiteAI四大"杀手锏"，解锁物联网智能设备AI开发难关 LiteAI四大"杀手锏"，解锁物联网智能设备AI开发难关 时间：2022-11-08 11:39:04 物联网 你知道我们生活中常见的物联网智能设备融合AI技术后，会给我们带来什么样的智能交互体验？在我们指尖

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Arts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 MindSpore+Ascend 介绍如何从0到1制作Ascend910 容器镜像，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MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend

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odelArts平台提供的模型模板导入、AI Gellary市场订阅的模型及从其他EI云服务订阅AI应用等。 ModelArts AI应用来源包括：自动学习中构建模型生成、Workflow中构建的模型生成、开发环境Notebook中调试保存的镜像导入、训练作业训练完成的模型导入、

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华为云计算 云知识 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 时间：2021-04-27 16:04:11 内容简介： 本课程是基于MindSpore框架端边云全流程开发一个AI应用，使用个人PC完成模型训练，在手机端完成部署应用，使能手机识别猫和狗。

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HiLens 支持的“om”格式后，在Huawei HiLens平台上导入模型并新建技能，在其中自己编写逻辑代码，完成AI技能开发，最后将技能部署到HiLens Kit上运行。 ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于Huawei HiLens平台。 AI开发平台ModelArts Model

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计费说明 AI全流程开发 面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、AI应用管理和部署上线流程。 涉及计费项包含： 开发环境（Notebook） 模型训练（训练作业） 部署上线（在线服务） 自动学习 面向AI基础能力弱

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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 产品优势 一站式 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。

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『Astro 轻应用』（即『Astro Zero』）：多模态数据库，宽窄表相结合；统一的OSQL引擎；基于元数据的代码生成；智能业务逻辑代码生成；AI智能体感化，提升体验与产品边界；集成数据融合、分析、决策等BI能力。 『Astro 大屏应用』（即『Astro Canvas』）：

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华为云计算 云知识 AI开发的基本概念 AI开发的基本概念 时间：2020-09-09 15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标

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