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  • 实战篇:不用写代码也可以自建AI模型

    AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。 产品详情立即注册一元 域名 华为 云桌面 [免

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  • 手把手带你进行 AI 模型开发和部署

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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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  • ModelArts推理部署_OBS导入_模型包规范-华为云

    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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  • ModelArts推理部署_模型_AI应用来源-华为云

    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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  • KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%

    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。 d) 资

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  • 知识图谱与大模型结合方法概述

    。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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    ,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。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过

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