护。 云数据库 GaussDB AI-Native自治，管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数，通过深度强化学习与全局调优算法，结合不同业务负载模型进行针对性调优，相比DBA人工根据经验调优，性能提升30%的同时，耗费时间从天下降到分钟级。 智能索引推荐 通过启发

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AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、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。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及

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所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射

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nsorFlow框架下已经生成的模型文件和权重文件转换成离线模型文件，并可以在昇腾AI处理器上独立执行。离线模型执行器负责加载和卸载离线模型，并将加载成功的模型文件转换为可执行在昇腾AI处理器上的指令序列，完成执行前的程序编译工作。这些离线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹

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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。 5.部署模型

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实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介

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于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布，支持多种计算资源进行模型开发与训练，以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能，支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版

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华为云计算 云知识 华为云828 B2B企业节，深度激活企业数实融合新动能 华为云828 B2B企业节，深度激活企业数实融合新动能 时间：2023-11-08 14:51:16 今年以来，云计算大模型竞相涌现，数字技术赛道可以说是“百舸争流”。从互联网企业到传统制造业无不在思考：

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看视频，学CodeArts开发 持续更新CodeArts相关产品的介绍视频以及开箱教学视频，专家手把手带你体验操作，快速带你上手CodeArts 上手实操，实战深度体验CodeArts 除了技术专家的精彩直播讲解，开发者还能通过华为云开发者学堂的云实验平台，一键创建云上开发环境，深度体验CodeArts，步骤

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华为云计算 云知识 科技融合金融深度，创新成果加速落地|华为云Web3与伙伴共创价值 科技融合金融深度，创新成果加速落地|华为云Web3与伙伴共创价值 时间：2024-05-14 15:43:10 在技术领域，创新是引人注目的产物。华为云Web3节点引擎服务NES（以下简称：华为

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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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护。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四种类型。选择不同类型的安全模型后，需要在方案内容中填写必要的配置信息，然后用于API设计中“安全方案”的引用。此外，每个安全模型的文档页面展示了所有引用该模型的API清单，便于后期维护。

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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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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 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。

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数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，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。

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华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间：2021-04-27 15:26:28 内容简介： 随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模

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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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TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x)，选择l(x)/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。

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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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