华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间：2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下： 名称定义：逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名；物理模型需要考虑到数据库产品限制，比如不能出现非法字符，不能使用数据库关键词，不能超长等约束；

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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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3.0如何保障AI应用开发部署低成本和响应低时延，谭焜做了深入的技术分享: 模型开发部署依赖昂贵的异构资源。传统的异构函数，CPU和XPU资源绑定分配，单一推理函数包含CPU和XPU操作，操作CPU时XPU空闲，操作XPU时CPU空闲，资源利用率低。元戎独创的纯XPU异构函数，CP

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华为云计算 云知识 雪花型模型 雪花型模型 时间：2021-06-02 14:23:10 数据库 雪花型模型是直接面对报表类型应用常用的模型结构，因为事实表的维度展开以后和雪花结构一样而得名，是在OLAP应用中，尤其是报表系统中会经常遇到雪花模型的情况。如下图即一个雪花模型。 图中，保存度

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新开始累积。 CPU积分/小时 每小时云服务器获取的CPU积分，与基准CPU计算性能对应。 1个vCPU计算性能100%时，运行1分钟 ，消耗1个积分。 以t6.large.1为例，CPU积分/小时为24，代表CPU积分分配速度为每小时24个CPU积分。 基准CPU计算性能（%）

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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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的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设备中嵌入AI能力实现产品的智能升级，已经是AIoT行业发展的重要通道，那怎样才能实现AIoT = AI + IoT呢？如何将AI模型塞到小小的IoT设备里，让它可以轻松运行起来呢？成为了AI开发者遇到的棘手难题。

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访问 模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练（如流量预测模型，DC PUE优化控制模型等），开发者可以基于模型训练服务，使用嵌入网络经验的训练平台输入数据，快速完成模型的开发和训练，形成精准的模型，用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练

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免费AI客服电话-云蝠智能AI客户联络中心 免费AI客服电话-云蝠智能AI客户联络中心 “云蝠智能”企业提供AI客户联络中心，包含智能语音电话机器人、智能语音呼叫、短信分发及企业微信SCRM的业务体系。通过提供AI会员回访、通知、精准营销的系统进行产品服务和赋能。 “云蝠智能”企

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AI智能人工名片 智能名片配套服务 AI智能人工名片 智能名片配套服务 智能名片配套服务，为各行业提供了高效、便捷的综合营销解决方案，还配套了全方位的优质服务，全程跟踪，确保企业能够充分利用系统优势。致力于为企业打造定制化、智能化的名片管理体验，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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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 服务依托华为云基础设施、海量算力（CPU/GP

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通过训练作业训练好的模型可以下载，然后将下载的模型上传存储至其他帐号对应区域的 OBS 中。 获取模型下载路径 1、登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 2、在训练作业列表中，单击目标训练作业名称，查看该作业的详情。

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云知识 什么是产品模型 什么是产品模型 时间：2020-09-09 14:43:48 产品模型用于描述设备具备的能力和特性。开发者通过定义产品模型，在 物联网平台 构建一款设备的抽象模型，使平台理解该款设备支持的服务、属性、命令等信息，如颜色、开关等。当定义完一款产品模型后，在进行注册设

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华为云计算 云知识 物理模型产出物 物理模型产出物 时间：2021-06-02 14:56:54 数据库 在数据库设计中，物理模型设计阶段，需要产出： 物理数据模型； 物理模型命名规范； 物理数据模型设计说明书； 生成DDL建表语句。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设备中嵌入AI能力实现产品的智能升级，已经是AIoT行业发展的重要通道，那怎样才能实现AIoT = AI + IoT呢？如何将AI模型塞到小小的IoT设备里，让它可以轻松运行起来呢？成为了AI开发者遇到的棘手难题。

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CCI主要拓展如下市场：Job型计算和高弹性业务，能够充分发挥CCI高性能、高弹性、免运维、按需计费的独特优势。 目标市场：AI计算市场 典型应用：模型训练、推理类应用 市场策略：作为AI计算的平台，提供高性能的GPU、Ascend容器实例 目标市场：科学计算市场 典型应用：基因测序、药物研发等应用

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。对于CPU计算能力要求较高。 3、训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎可以短时间生成超大规模AI（Act

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灵活的开发工具：华为云提供了多种开发工具，包括代码编辑器、数据标注工具、模型训练工具、模型评估工具等，支持不同层次和角色的开发者进行快速、高效、便捷的开发。 - 丰富的模型库：华为云提供了多种预训练模型和模型市场，涵盖了图像、语音、文本、视频等多种类型的数据和任务，支持开发者进行模型选择、调优、迁移等操作。 - 完善

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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。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mo

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开发并训练其业务所需的模型。 4.评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。

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张量加速引擎TBE的三种应用场景 1、一般情况下，通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时，希望尽量在不改变原始代码的前提下，在昇腾AI处理器上能发挥最大性能。因此TBE提供了一套完整的TBE算子加速库

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