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,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:百科全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型,预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合,并通过持续学习吸收海量文本数据,不断提升模型的效果。 了解详情 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘来自:专题
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使用开发环境将本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发,并将模型迁移至ModelArts训练。ModelArts支持使用PyCharm进行“混动”开发:“混动”开发表示代码开发和调试使用本地IDE,按需使用远程资源和环境调试和训练模型。通过“混动来自:专题1、广东工业大学先锋教师高怀恩计算机视觉理论基础; 2、MindSpore开源AI框架在个人PC环境上的部署安装; 3、根据已有的MobileNetV2预训练模型+猫狗数据集进行模型重训; 4、初识MindSpore Lite工具链; 5、完成模型转换并部署到手机端侧,实现猫狗识别。 听众收益: 1、了来自:百科
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时间:2020-12-01 15:29:16 本实验主要介绍基于AI1型服务器的黑白图像上色项目,并部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发,通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求:来自:百科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