华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将

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云知识 数据模型类型的对比 数据模型类型的对比 时间：2021-05-21 11:05:46 数据库 数据系统 数据管理 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型：层次模型、网状模型和关系模型。本文主要从数据结构、数据操作、数据联系及优缺点几个方面进行对比分析。 层次模型和网状模型查询效

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I场景，需要几十个AI模型开发训练好几个月，现在只需要一个大模型就可以开发完成，训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景，现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高的问题，让开发不再是难题。ModelArts把常见的算法和工具放到了AI

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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、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。

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云知识 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 时间：2021-07-06 15:57:56 AI开发平台 在训练模型后，用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据

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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基础能力弱的开发者，根据标注数据、自动设计、调优、训练模型和部署服务，根据开发者零编码实现模型定制化开发。此

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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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•灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作 •支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景 高效训练部署 •基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力 •支持多算法模型效果验证，验证不同数据、参数、模型对问法效果的影响 •支持模型最优参数组合推荐，保证问答效果 华为云 面向未来的智能世界，数

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华为云计算 云知识 什么是ModelArts 什么是ModelArts 时间：2020-09-09 15:32:02 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。

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支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 从模型训练到内容生成，端到端自助服务 支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 数字人口型更精准，业界领先 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强

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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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求参赛者年满18周岁）。 【参与要求】 以个人形式报名参加。 为了大家更好地完成赛题作业，大赛设置求职训练营课程，帮助大家快速上手企业级Java编程规范。加入求职训练营，完成赛题作业！ 【加入训练营你将获得】 1. 小白学生升级为职业开发者 了解企业内部对Java编程规范的要求 2

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动学习之预测分析的操作教程指导。 什么是预测分析？ 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

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华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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16:51:07 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，模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括：模型开发环境（Notebook），模型训练（训练作业、可视化作业），部署上线（在线服务）。AI全流程开发支持公共资源池，专属资源池和EVS存储三类资源。

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华为云盘古大模型 华为云盘古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 AI for Industries 大模型重塑千行百业 盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合

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LLM和KG的融合路线，可分为以下类型： 第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是L

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集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用

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而在标准物模型下，每个设备都对应一个统一的标准物模型，它对外提供一致的接口，可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型，比如可以将摄像头和灯组装在一起，组成一个带摄像头的灯，组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型，既能够满足复杂场景的需要，也能够保持其标准模型与应用进行对接。

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现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型，在行业应用场景变换时，容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度，介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。

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如果使用过程中超出了举办方提供的现金券额度，需要参赛团队自行负责，我方不再负责额外提供。 【鲲鹏训练营暨鲲鹏应用开发者比赛议程】 1、时间：5月11日-5月25日为训练营暨大赛报名时间； 2、6月1日-17日为训练营（两期）授课阶段，两期训练营课程内容一样，同一队伍不可重复参加； 3、6月18日-7月24日为大赛时间；

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