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ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。 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、

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华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。

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习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理，可以支持增量学习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 智能边缘平台 基于云原生技术构建的智能边云协同平台 智能边缘平台IEF 华为云智能边缘平台IEF提供业界领先的云边

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09:35:11 张量加速引擎（Tensor Boost Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供了封装调用能力。在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开

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景沉淀等工作，须倚靠强大的算力撑持AI贯穿场景模板，用极少的语言在几秒内告竣工作流，达成自动化创建、执行。目前该平台已发布AI结合流程的先行场景，业内各低代码厂家也开始摩拳擦掌。 华为云Astro 作为国内第一的低代码技术提供商，奉行「让低代码更聪明」的研发理念，联合华为云技能创

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华为云ModelArts训练作业介绍 华为云ModelArts训练作业介绍 时间：2020-11-27 11:06:07 本视频主要为您介绍华为云ModelArts训练作业的操作教程指导。 步骤： 准备数据 创建训练作业 保存训练参数 创建TensorBoard 华为云 面向未来的智能世界，数字

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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

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，为观众带来《AI智能语音，企业高效获客的秘密武器》主题分享，直播中陈厚志老师从AI智能语音领域的需求痛点、一知智能当前的应用场景解析及与华为云的技术结合等方面展开，深入分析了一知智能AI语音智能针对TOB领域高效获客的核心技术与成果，直播最后，厚志老师也详细解答了直播间观众提出

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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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免费体验 ：一键完成商超商品识别模型部署 Modelarts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到Modelarts一键部署为在线服务的免费体验过程。 使用自定义镜像创建AI应用 本章节提

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数据清洗平台，经过《华为研发大模型语料质量基本法V1.0》、《华为研发大模型数据清洗基本法V1.0》、《华为研发大模型评测基本法V1.0》的军规历练，浓缩出高质量的训练数据。 强化训练+评价反馈，模型“越用越聪明”。构造特殊的微调数据可以用来增强模型的元能力（自纠正、反思、有害判

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快速入门MindSpore可视化调试调优，优化模型效果。 实验目标与基本要求 1.掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 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.

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本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练，快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络； 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试； 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。 实验摘要

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本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。

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