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  • tensorflow gpu训练 内容精选 换一换
  • 模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练(如流量预测模型,DC PUE优化控制模型等),开发者可以基于模型训练服务,使用嵌入网络经验的训练平台输入数据,快速完成模型的开发和训练,形成精准的模型,用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练 NA
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    通过对教材的解读,使学员能够结合教材+实践,迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。 课程大纲 第1章 模型训练与平台部署(Mindspore-TF) 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,
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  • 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
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    华为云计算 云知识 GPU加速云服务器的功能 GPU加速云服务器的功能 时间:2020-10-12 17:11:20 GPU加速云服务器GPU Accelerated Cloud Server,GA CS )能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适
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  • 1、 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 2、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。 3、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。
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    业界主流的AI引擎有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,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意
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    端全栈AI开发、优化、推理部署能力。同时,该产品兼容底层X86/ARM,华为NPU/英伟达GPU等不同架构的服务器,并且兼容包括华为MindSpore、TensorFlowPyTorch等主流深度学习框架。 Apulis AI Studio配套人工服务(HCS版)的功能非常丰富
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    的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至 OBS 目录。 2、请准备好训练脚本,并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发自定义脚本。 3、在训练代码中,用户需打印搜索指标参数。 4、已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。 5、由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。
    来自:专题
    华为云计算 云知识 AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 时间:2020-12-08 09:26:40 AI开发平台 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按
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    ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在M
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    Serverless Container(无服务器容器)引擎,让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 了解详情 什么是云容器实例-开发指南 云容器实例(Cloud Container Instance, CCI)服务提供 ServerlessContainer(无服务器容器)引擎,让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。
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    G系列:图形加速型弹性云服务器,适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列:计算加速型或推理加速型弹性云服务器,适合于深度学习、科学计算、CAE等。 GPU加速实例总览 GPU加速云服务器包括图形加速型(G系列)和计算加速型(P系列)两类。 图像加速G系列 图形加速增强型G6 图形加速增强型G5
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    华为云计算 云知识 大V讲堂——预训练语言模型 大V讲堂——预训练语言模型 时间:2020-12-15 16:31:00 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。
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    主流的训练框架。 AI容器通过拓扑亲和性调度,调度任务时将GPU间网络和存储状态也考虑在内,保证GPU间高速通信,从而提升线性加速比,目前32卡GPU线性加速比为0.97+,比友商提升50%。 AI容器支持多种算力,包括昇腾算力,相比传统GPU算力提升30%。 通过使用AI容器,华为云在DAWN
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    基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(CaffeTensorFlow等)有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4. 了解昇腾处理器基础,了解神经网络训练和推理的基本知识。 实验摘要 1.准备环境
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