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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发者都能依托这些公共模型快速实现，从而专注于业务逻辑的创新与优化。 数据模型 数据模型类似于编程语言中的数据结构，在API设计时主要应用于 “返回响应”和json/xml类型的“Body参数”。在设计API的请求体或响应内容时，开发者可直接引入公共的数据模型，实现数据结构的即时复

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模型包规范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 • 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定为“config

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BS，从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型包结构示例（以TensorFlow模型包结构为例） 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。

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CDN 产品介绍 什么是CDN网络加速服务 CDN是构建在现有互联网基础之上的一层智能虚拟网络，通过在网络各处部署节点服务器，实现将源站内容分发至所有CDN节点，使用户可以就近获得所需的内容。 CDN服务工作原理 CDN通过一组预先定义好的策略(如内容类型、地理区域、网络负载状况等)，将当时

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的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计

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Machine)是一种软件对硬件的模拟实现。这个专用名词被使用在两个场景，一个是指整机虚拟机（例如VM Ware），另一个是编程语言虚拟机（例如JVM, Python VM）。 编程语言虚拟机提供了一种程序的中间表示，例如Python字节码，它非常类似于CPU的指令集（Instruction Set）。

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等不同版本的系统，甚至是一些专用 linux 系统，包括 ARM Linux。非标准的 Linux 系统需要提供编译环境才能编译出对应的 Linux 客户端。按照以下步骤执行 Linux 客户端程序： 1、检查虚拟网络设备 查看是否内核支持虚拟网络设备： ll /dev/net/tun

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TBE算子的融合能力，为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 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

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的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算

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-用户数据中心的VPN设备进行简单配置即可完成对接 虚拟专用网络常见问题 虚拟专用网络常见问题 什么是VPC、VPN网关、VPN连接？ VPC：虚拟私有云是指云上隔离的、私密的虚拟网络环境，用户可通过虚拟专用网络（VPN）服务，安全访问云上虚拟网络内的主机（E CS ）。 VPN网关：虚拟私有云中

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一个特定事件。 linux API 在linux中，用户编程接口API遵循了UNIX中最流行的应用编程界面标准---POSIX标准。POSIX标准是由IEEE和ISO/IEC共同开发的标准系统。该标准基于当时现有的UNIX实践和经验，描述了操作系统的系统调用编程接口API，用于保

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主机安全-安全配置流程 开启主机安全防护后，您可配置常用登录地、常用登录IP、SSH登录IP白名单，以及开启恶意程序自动隔离查杀，进一步提升云服务器的安全。 配置常用登录地 主机安全将对非常用地登录主机的行为进行告警 配置常用登录IP 主机安全将对非常用IP登录主机的行为进行告警

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MPI是整个高性能计算解决方案的关键组件，它实现了并行计算的网络通讯功能，可以用来支持制造、气象、超算中心等应用场景，同时该通讯库也可扩展应用于AI、大数据等通用领域。 Message Passing Interface(MPI)是支持多编程语言编程的并行计算通讯应用接口，具有高性能、大规模性、可移植性、可扩展性等特点。

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隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。

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。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述方法都在

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智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型，进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中，配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明： 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设

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ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。Mod

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基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程，小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线

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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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一个特定事件。 linux API 在linux中，用户编程接口API遵循了UNIX中最流行的应用编程界面标准---POSIX标准。POSIX标准是由IEEE和ISO/IEC共同开发的标准系统。该标准基于当时现有的UNIX实践和经验，描述了操作系统的系统调用编程接口API，用于保

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