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来自:百科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Caffe、TensorFlow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。 技能开发完成后可发布到技能市场或直接部署到端侧设备。来自:百科
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基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(Caffe、TensorFlow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.准备环境来自:百科1') 训练作业的“/cache”目录是否安全? ModelArts训练作业的程序运行在容器中,容器挂载的目录地址是唯一的,只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小来自:专题
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mespacedJob 相关推荐 资源统计:资源详情 快速查询:操作步骤 快速查询:操作步骤 漏斗图:操作步骤 使用TensorFlow框架创建训练作业(旧版训练):概述 关联 LTS 日志流:请求消息 快速查询:查看上下文 查看组合应用系统日志:查看系统日志 日志结构化配置:创建结构化配置来自:百科
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