flask 部署深度学习模型 更多内容
  • 应用场景

    据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    数据集是模型微调的基础,首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练,微调任务结束后,将生成改进后的新模型部署模型 模型部署是通过为基座模型(即原模型)和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型(输入问题发起请求获取数据分

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、M

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  • 场景介绍

    模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而

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  • 大数据分析

    游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。

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  • OPS04-02 采用持续部署模型

    采用持续部署模型部署出问题时,通过使用持续部署模型来实现尽早发现问题,减少对最终用户的影响。 金丝雀部署是持续部署的常见模型,通过一小群内部或外部用户首先部署新功能,当新版本没有问题后,陆续部署到更大的组,直到所有用户群体都运行新版本。 另一种常见的部署模型是蓝绿部署,通过部

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  • 查看科学计算大模型部署任务详情

    查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看

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  • 功能介绍

    统一的API接口,支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务,无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型,也可导入用户线下开发的自定义模型。 技能开发完成后可发布到AI Gallery或直接部署到端侧设备。 对接AI开发

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  • 方案概述

    高识别 该方案基于深度学习技术,对特定领域场景的 语音识别 进行优化,识别率高。 稳定可靠 该方案成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。 可定制化 该方案针对客户的特定场景需求,定制垂直领域的语音识别模型,识别效果更精确。 约束与限制 部署该解决方案前,您

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  • 概述

    文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题: 可信联邦学习作业

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  • 功能介绍

    针对客户的特定场景需求,定制垂直领域的语音识别模型,识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别,转写成文字,提供不同领域模型,具备良好的可扩展性,支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 场景介绍

    用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模

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  • 创建工程

    创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时,将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”,自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。 创建联邦学习工程步骤如下。

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

    使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业

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  • 什么是云容器引擎

    Engine,简称CCE)是一个企业级的Kubernetes集群托管服务,支持容器化应用的全生命周期管理,为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。 为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算(E CS /BMS)、网络(VPC/EIP/ELB)、存储(EVS/OBS/SFS)等服务,并支持G

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  • 场景介绍

    模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而

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  • 什么是图像搜索

    图像搜索 Image Search ,又称为多媒体搜索)基于深度学习与图像识别技术,是一套开箱即用的场景化搜索服务,支持图像等数据的管理和搜索,提供多种通用预置场景的搜索能力,并支持低成本、高敏捷的定制化服务,为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。 图像搜索服务以开放API(Application

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  • 模型训练服务简介

    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 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型泛化能力 模型自动重训练,持续优化模型效果,解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务,缩短模型交付周期

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  • 方案概述

    以上下游质量管理作为核心产品,实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联,真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求,同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能,形成端到端的智能决策和快速响应。 解决方案实践的应用行业推荐: 服务于制造业,主要目标行业为智能汽车与新能

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