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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函数的冷启来自：百科
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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，Caffe，MXNet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、搭建推理来自：百科设备。 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。来自：百科
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Python机器学习库Scikit-learn 第6章 Python图像处理库Scikit-image 第7章 TensorFlow简介 第8章 Keras简介 第9章 pytorch简介 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来自：百科![]()
Store网站上选择自己的设备型号和场景需求，就能匹配到合适、高质量的算法，一键部署到设备上。Huawei HoloSens Store目前的算法在数量约40多个，机器视觉云服务总经理徐迎辉说，为了保证算法质量，Huawei HoloSens Store会通过刚需程度和成熟度严选算法的两大标准，使商城获得良性循环的基础。由此可见，华为的HoloSens来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 HoloSens SDC+珍稀动物识别算法，记录与守护濒危物种的每一刻 HoloSens SDC+珍稀动物识别算法，记录与守护濒危物种的每一刻 时间：2021-02-20 17:42:49 云计算 华为好望商城 我们的地球 平均每1小时都有一个物种灭绝 关爱野生动物，关爱珍稀物种来自：云商店![]()
活垃圾图片分类 华为云杯2020深圳开放数据应用创新大赛生活垃圾图片分类 时间：2020-12-10 15:25:46 “华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛·生活垃圾图片分类以“数聚粤港澳，智汇大湾区”为主题，面向全球征集基于开放数据的创新应用解决方案及优秀算法代码。 【大赛介绍】来自：百科![]()
华为云计算 云知识 使用昇腾AI 弹性云服务器 实现图像分类应用 使用昇腾AI弹性云服务器实现图像分类应用 时间：2020-12-01 15:59:46 实验指导用户完成基于华为昇腾弹性云服务器的图像分类应用。 实验目标与基本要求 1.了解华为昇腾全栈开发工具Mind Studio；来自：百科![]()
华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 时间：2021-02-19 11:40:22 云计算 对于算法提供商来说，算法工程化是一大难题。Huawei HoloSens Store的隐性价值则是从更深层次的算法开发赋能算法提供商。来自：云商店![]()
ECC显存，带宽192GB/s GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、 语音识别 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2来自：百科![]()
格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。 帮助文档 收起 展开 本地构建镜像 收起 展开 本地开发好模型，构建自来自：专题![]()
【赛事简介】 本次比赛为AI主题赛中的学习赛。选手可以使用图像分类算法对常见的生活垃圾图片进行分类。我们将结合学习资料、直播+答疑的方式，带领大家通关垃圾分类项目。学习资料放在”学习赛课程“内，选手可自行观看学习。 【参赛对象】 对AI感兴趣且年满18岁的开发者均可报名参加。 【报名须知】来自：百科![]()
皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe， tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS；另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训，包括ModelArts、 HiLens 和ROS在无人车上的应用。来自：百科![]()
GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，来自：百科![]()
ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。来自：专题![]()
了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用来自：专题![]()
GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co来自：百科
