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s平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow,训练使用的资源是GPU。 MindSpore+Ascend 介绍如何从0到1制作Ascend910 容器镜像,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MindSpore,训练使用的资源是专属资源池的Ascend来自:专题Arts上进行模型训练与部署的全流程指导。 Standard专属资源池训练 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。针对第一次来自:专题
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权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中,选择“训练管理 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”,进入“创建训练作业”页面,在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。来自:专题AI预置算法使用常见的CPU或GPU完成训练推理,其对应的样例指导请参见预置算法样例。Ascend芯片应用的操作样例,请参见Ascend应用样例。 算法 AI引擎 支持服务类型 训练使用的资源类型 部署使用的资源类型 ResNet_v1_50 TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend来自:专题
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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。来自:专题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
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