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实战篇:不用写代码也可以自建AI模型
课程简介 本课程主要内容包括:AI如何满足定制化需求、从Idea到落地开发者所面临的挑战、极“快”致“简单”的模型训练。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握AI模型训练原理及实现过程。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 AI开发痛点分析 第3节 ModelArts介绍 第4节
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使用 FunctionGraph 快速构建自己的“ChatGPT”
创建一个普通的事件函数即可,一个简单的示例如下,随后可以为其创建APIG 触发器。 注意,如果需要函数访问VPC里的资源,如本例中的RDS,需要在函数页面配置RDS所在的VPC。 五、“ChatGPT”的升级和“运维” 日志与监控 使用函数,系统会自动收集用户打印在控制台的日志,用户
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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
资源受限:相对云上资源的海量易获取,边侧资源受限(算力、供电、场地等均受限),建设与维护成本更高。 如何发挥边缘计算的实时性和数据安全性,结合中心云的海量算力优势,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;
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