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    从数据准备,特征提取,模型训练,到上线发布,提供端到端的IDE向导式开发环境,提升模型开发效率;支持各种主流算法框架,如Tensorflow,Spark ML,CaffeMXNet等 云上推理验证 提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,
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  • 设备。 云侧平台 1.技能开发 提供统一技能开发框架,封装基础组件,简化开发流程,提供统一的API接口,支持多种开发框架(如CaffeTensorFlow等)。 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。
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    模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎TensorFlow、Spark_MLlib、MXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 4.评估模型 训练得到模型之后
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    含了框架管理器以及流程编排器。 对于昇腾AI处理器,L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能力,可以脱离深度学习框架(如CaffeTensorFlow等)使得离线模型(Offline Model,OM)具有同样的能力(主要是推理能力)。框架管理器中包含了离线模型生成器(Offline
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    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P1型云服务器。常用的软件支持列表如下: TensorflowCaffePyTorchMXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft
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    elArts底层支持各种异构计算资源,开发者可以根据需要灵活选择使用,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持TensorflowPyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。
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    口。用户无需关注集群和服务器,简单三步配置即可快速创建容器负载 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如TensorflowCaffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。
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    倍。相对于冷启动调用,热调用(即请求到达时有可用实例)的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景,冷启动调用导致的高时延问题则更为突出,例如,使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此,如何缓解Serverless函数的冷启
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    免费文档数据库服务DDS 文档数据库服务DDS 文档数据库服务(Document Database Service,简称DDS)完全兼容MongoDB协议,提供安全、高可用、高可靠、弹性伸缩和易用的数据库服务,支持集群、副本集、单节点三种产品架构,同时提供一键部署、弹性扩容、容灾、备份、恢复、监控和告警等功能
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