推理引擎基于规则 更多内容
  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 功能特性

    威胁检测与处置 入侵检测:基于行为检测引擎,提供终端行为检测能力,检测暴力破解、异常登录、权限提升等恶意行为。 事件聚合:将离散的勒索类告警事件,基于进程调用链聚合成相应的勒索事件,且支持对其一键处置。 病毒查杀与处置 病毒查杀:基于华为第三代反病毒引擎,每日更新病毒特征库,实时

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  • ModelArts中常用概念

    端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片

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  • 鲲鹏AI推理加速型

    鲲鹏AI推理加速型 鲲鹏AI推理加速型 云服务器 是专门为AI业务提供加速服务的云 服务器 。搭载昇腾系列芯片及软件栈。 该类型 弹性云服务器 默认未开启超线程,每个vCPU对应一个底层物理内核。 鲲鹏AI推理加速型系列:搭载自研昇腾310芯片,为AI推理业务加速。 表1 鲲鹏AI推理加速型实例特点

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  • Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出

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  • AI加速型

    支持自动恢复。 AI推理加速I型Ai1 概述 AI推理加速型实例Ai1是以昇腾310(Ascend 310)芯片为加速核心的AI加速型弹性云服务器。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性,实现了能效比的大幅提升,助力AI推理业务的快速普及。通过AI推理加速型实例Ai1将Ascend

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  • SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906)

    SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite

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  • SDXL Diffusers框架基于Devserver适配PyTorch NPU推理指导(6.3.902)

    SDXL Diffusers框架基于Devserver适配PyTorch NPU推理指导(6.3.902) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion的Diffusers框架,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍

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  • 模型包规范介绍

    json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件:模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”,此文件有且只能有一个,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service.py依赖的py

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  • 模型部署为推理服务

    击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功,可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时,便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面,选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”,在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。

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  • 模型推理代码编写说明

    模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。

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  • 基本概念

    候选集以及相关参数,提供不同的推荐服务。 推荐引擎 以推荐为业务逻辑的引擎,即系统根据配置生成召回集作为起点,输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 以排序为业务逻辑的引擎,即用户提供排序集为输入,系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集

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  • 基于CCE场景

    基于CCE场景 前提条件 已创建CCE集群,详情请参考创建CCE集群。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例,详情请参考快速创建ServiceComb引擎。 CCE与ServiceComb引擎处于相同VPC下。 Sermant Agent及Sermant Injector版本要求1

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  • 基于CCE场景

    基于CCE场景 前提条件 已创建CCE集群,详情请参考创建CCE集群。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例,详情请参考快速创建ServiceComb引擎。 CCE与ServiceComb引擎处于相同VPC下。 Sermant Agent及Sermant Injector版本要求1

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  • 基于Python开发

    基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题: 应用程序开发教程

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  • 基于libpq开发

    基于libpq开发 libpq是 GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎,如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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  • 基于ecpg开发

    基于ecpg开发 ecpg(embedded SQL C preprocessor for GaussDB Kernel)是一种用于C语言程序的嵌入式SQL预处理器。一个嵌入式SQL程序由一种普通编程语言编写的代码(此处为C语言)和SQL命令共同组成。要构建该程序,源代码(*.p

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  • 基于libpq开发

    基于libpq开发 libpq是GaussDBC应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎,如ODBC等依赖的库文件。本章给出了两个示例显示如何利用libpq编写代码。

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,java数据库连接)是用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。 GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持,需要使用JDK1.8

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  • 基于ODBC开发

    基于ODBC开发 ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是由Microsoft公司基于X/OPEN CLI提出的用于访问数据库的应用程序编程接口。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互,在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时,

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  • 基于Psycopg开发

    基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI,可以为 GaussDB数据库 提供统一访问接口,应用程序可基于它进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装,主要使用C语言实现,既高效又安全。它具有客户端游标和服务器端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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