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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，通过来自：百科ModelArts分布式训练 ModelArts分布式训练 ModelArts提供了丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。也提供了分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 ModelArt来自：专题
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、openGauss数据库基础知识，还能在心得专区分享自己的学习体会。学生和讲师、学生之间都能深度互动，充分提升学习趣味性和积极性。 03 课后考试，即时了解学习效果 训练营在课程结束后，会组织线上随堂考试，检测学生学习效果。学生可通过电脑、手机等多设备随时随地参加考试。考试为智来自：百科
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P2vs型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P2vs型云服务器。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度学习框架 RedShift来自：百科![]()
使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间：2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
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