界面右侧上方，展示分身数字人定制流程。下方展示训练视频拍摄指导和样例视频，包括：拍摄前准备、拍摄中操作和拍摄后处理，有效指导用户拍摄生成一段完整可用的训练视频，用于训练生成分身数字人。 图1 定制数字人形象 上传分身数字人训练数据 上传分身数字人训练数据 参数 参数 说明 分身数字人训练数据上传 角色名称 输入分身数字人的角色名称。

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华为云Stack 8.2版本支持ModelArts。ModelArts平台是华为的全栈AI平台，支持AI的本地开发、远程训练，对训练任务进行集中的资源池化管理，实现分布式并行训练。通过ModelArts平台，政企客户可以更方便、快速的上手AI，早一步迈入“智能未来” ModelArts平台

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，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。 产品优势 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

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高性能语义训练和逻辑推理。Astro Flow可以通过语境分析了解用户需求，并根据预设规则或学习过程进行相应操作，甚至预测用户可能的下一步行动。无缝集成从原始输入到最终输出的统一完成环境下，减少结果转移导致的误差。且内置多种识别模型便于二次训练，结合多场景智能学习训练构建『华为云

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高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts基础平台，深度软硬件协同。 资源秒级调度，按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部

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【场景1】 AI计算 关键诉求： ①支持异构计算：GPU/Ascend等芯片加速能力 ②缩短训练时间：支持更高的GPU线性加速比及分布式训练，加快训练速度 ③按需付费降低成本：按需付费降低训练和推理资源预留成本 ④免运维：AI算法工程师即可操作 【场景2】 高性能容器批量计算（Job类任务）

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知，掌握Python的基础语法。 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 故障识别与根因定位服务实操 该实验旨在指导用户短时间内

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MzA2NTMzMzUzNjMwMzA7+IP:8080 > hwwebscan_verify.html 访问 http://IP:8080/hwwebscan_verify.html 确认认证文件能被访问，完成 域名 认证 2. 开始扫描,在扫描信息配置处更改目标网址为 http:

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知，掌握Python的基础语法。 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 故障识别与根因定位服务实操 该实验旨在指导用户短时间内

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时间：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，核心功能是模型训练。Huawei HiLens 偏AI应用开发，并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型，然后在ModelArts或者Huawei HiLens中转换成Huawei

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对于AI开发者而言，在开始模型训练前，都得提前准备大量的数据，完成数据标注后，才能用于AI模型构建。 一般情况下，模型构建对输入的训练数据都是有要求的，比如图像分类，一类标签的数据至少20条，否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得更好的模型，标注的数据越多，训练所得的模型质量更佳。

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云上一站式自助服务平台，简单高效 云上一站式自助服务平台，简单高效 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 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 数字人形象更真实、更自然

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AI应用支持如下几种场景的导入方式： 从训练中选择：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为AI应用，用于部署服务。获取数据的问题。 从 OBS 中选择：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模型按照模型包规范上

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CR服务二次开发案例介绍、 基于ModelArts的 OCR 模型训练教程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟悉文字识别行业趋势挑战及相关场景解决办法； 2、熟悉华为云文字识别OCR知识体系； 3、通过模型训练，了解OCR开发逻辑。 课程大纲 第1章 OCR服务介绍 第2章

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则会导致声音模型训练失败。 每个音频文件需要匹配一个文本txt文件，且音频内容必须与文本内容完全一致，示例如图2所示。系统会自动使用传入的文本匹配音频。 图2 音频压缩文件示例 制作声音模型 准备好音频文件后，就可以上传至 MetaStudio 控制台，进行声音训练。详细操作如下所示：

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的AI模型依赖海量的数据训练，从而提升AI判断结果的准确性（即：参数合理分布）。虽然在AI for code领域，有大规模训练数据对外开放使用，但出于场景落地、准确率提升，数据控制者必须推断数据意图，另作标记、筛选、提炼、过滤后再复用，其间涉及繁重的训练、业务校正、场景沉淀等工作

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容器安全 镜像服务 镜像 AI容器用Serverless的方式提供算力，极大方便算法科学家进行训练和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的训练框架。 AI容器通过拓扑亲和性调度，调度任务时将GPU间网络和存储状态也考虑在内，保证G

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图像真实：智能重打光，背景融合更真实。 - 多种复杂场景建模：支持人物走动、侧身等训练，肢体动作更自然。 - 多语言泛化：一次母语训练，多语种支持；支持20+语种，覆盖主流语言。 相对真人成本下降90%以上 - 一次拍摄与训练后，可无限次使用；无时间约束、无时长限制、无容量限制；统一质量，稳定

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32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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优势：针对场景领域提供预训练模型，效果远好于通用 自然语言处理 模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型，如部门方向有调整时，可以用户自己调节模型，及时更新。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模型训练、更新的流程自动化，只

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