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  • tensorflow开发环境 内容精选 换一换
  • ModelArts开发环境 ModelArts开发环境简介 ModelArts开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。 ModelArts软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,
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    华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理(即模型管理和部署上线)支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架,TensorFlowMXNetCaffeSpark_Mllib、PyTo
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    Online使用权限控制。 云端开发环境服务特性有哪些 只需十秒钟,即获得开箱即用的开发环境 通过浏览器,可访问不同计算架构的环境 界面可定制,支持基于插件的横向能力扩展 支持被集成,接入三方业务规范开发作业流 开放的生态,提供开放插件标准和插件市场 只需十秒钟,即获得开箱即用的开发环境 开发环境准备省时省力,启动速度提升2倍。
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    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。
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    华为云计算 云知识 分布式消息服务Kafka队列介绍与开发环境搭建 分布式消息服务Kafka队列介绍与开发环境搭建 时间:2020-11-26 09:33:49 本视频主要为您介绍分布式消息服务Kafka队列介绍与开发环境搭建的操作教程指导。 功能描述: 分布式消息服务(DMS)
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    AI Gallery AI Gallery AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
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    动学习流程快速构建AI应用;面向AI初学者,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI应用;面向AI工程师,提供多种开发环境,多种操作流程和模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。 产品架构 ModelArts是一个一站式的开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过
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    华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间:2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架,包括PytorchTensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow
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    华为云计算 云知识 网络智能体NAIE应用场景 网络智能体NAIE应用场景 时间:2020-09-15 14:41:32 网络智能体(Network AI Engine,NAIE)将AI引入网络领域,解决网络业务预测类、重复性、复杂类等问题,提升网络资源利用率、运维效率、能源效率和业务体验,使能实现自动驾驶网络
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    应用开发、应用评估等步骤。 开发环境Notebook 在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。Notebook支持
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    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。 面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例
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    Container Instance)提供基于Kubernetes的Serverless容器服务,兼容K8s和Docker原生接口。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Tensorflow、Caf
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    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TensorflowCaffePyTorchMXNet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,
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    14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换,即将开源框架的网络模型(如CaffeTensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型,模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内
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    模型训练与平台部署(Mindspore-TF) 时间:2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上,并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 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。
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    灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlowSpark_MLlibMXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts
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