AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    大数据和人工智能学习 更多内容
  • 方案概述

    快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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  • 方案概述

    计,并结合真实工程应用案例及产业级实践环境,支撑创新应用型人才培养。 数字化全流程:数字化平台覆盖教学评测练管全流程,支撑ICT专业的教学实验实训。 即开即用:预装沙箱,提供即开即用的开发环境,通过 服务器 统一进行管理维护,学生一键进入实验操作、老师远程监管,降低运维工作量。 高

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  • 模型训练服务简介

    多种通信增值服务开箱即用,快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署:数据允许出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署:数据不出局,面向用户为有合营云的T。 华为云Stack 部署:数据不出局,面向用户为无合营云的T。 GDE部署:数据不出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴。

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  • 使用数据工程构建科学计算大模型数据集

    使用数据工程构建科学计算模型数据集 科学计算模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算模型训练数据要求 构建科学计算模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求 模型类别

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  • 方案概述

    或训练数据。它从不断变化的数字环境中形成对每个请求和响应、URI、表单等复杂关系的多维理解,拦截非正常业务流量,并进行威胁分类和校验,生成安全告警日志。 该引擎支持Web、API、H5、APP、小程序,中云网安的AI赋能解决方案结合大数据技术人工智能算法,实时分析业务攻击数据

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  • 什么是园区智能体

    业园区、文体场馆、城市治理智慧工地等场景,基于华为云人工智能数据的技术优势,实现泛园区场景的智慧化管理,提供基于AI的事件智能感知分析能力,助力业务闭环,使生产生活更加便捷高效。 方案架构 园区智能体通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集接入,基于灵活的云上或边缘

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  • 产品优势

    者快速完成模型开发训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择,提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLabWebIDE:交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果

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  • 大屏

    屏 新建屏 更新屏 获取屏组件列表 获取屏指定组件数据 批量发布屏 批量删除屏 批量下线

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • ModelArts入门实践

    lama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。 面向熟悉代码编写调测的AI工程师,同时熟悉LinuxDocker容器基础知识 主流开源模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 本案例基于ModelArts

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  • 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好

    数据质量均满足要求,为什么盘古模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    源池纳管等多项能力的一体化平台,依托于华为云人工智能数据的技术优势,实现智慧园区、城市治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析决策能力,助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集接入,基于灵活的云上或边缘部署架构,提供面向人

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  • 方案概述

    输出环节,实现教学体验视觉感受的双重升级。将教室内的课堂互动系统与各类智慧教育平台进行连接,提供线上线下一体化的学习体验,为师生提供耳目一新的教学体验。此外,通过整合边缘计算节点智能摄像头,支持常态化录播、督导、无感考勤等业务,还可以提供音视频识别AI能力,支持知识点提取、视

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  • 方案概述

    沿技术实验、远程真机以及教学资源指导手册,学生一键登录即可开始实验,免去了繁琐的系统配置、环境搭建等流程,让学生专注于实践操作原理开发过程,辅助老师高效完成实践课程的开展实验结果的查阅。 特别适合如下类型行业销售: 专注于提供IT技术教育培训的机构,可以通过平台为学生提

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    表2 科学计算模型(区域中期海洋智能预测)训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古模型”。 模型类型 选择“科学计算模型”。 场景 选择“区域中期海洋智能预测”。 训练类型 可根据科学计算模型适用场景建议选择“预训练”“微调”。 基础模型

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 挑战

    效率高,成本低。 站点快速开通,业务快速上线灵活调整。 利用大数据人工智能来支撑商业决策。 基于互联网,围绕“人”提供更好的体验。 父主题: 云管理网络简介

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  • 什么是自然语言处理

    NLP以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师,熟悉代码编写,想要直接调用NLP的API或SDK使用服务,您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图,由浅入深学习使用NLP。

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 产品优势

    创新的业务资产沉淀机制,针对性沉淀行业资产,可快速在多个项目间复用灵活扩展,简化传统交付流程,快速实现批量复制。 支撑大型企业级应用构建 完善的应用打包、部署、升级能力,高效的团队协同开发能力,支持多沙箱验证,大幅减少环境部署时间成本,支撑企业级应用构建。

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