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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:专题快速入门MindSpore可视化调试调优,优化模型效果。 实验目标与基本要求 1.掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 操作前提: 1.运行训练脚本,查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.来自:百科
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可视化界面:全流程可视化。 全生命周期:从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制:根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业:积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能来自:百科间进行人工智能的开发和部署。2. 支持全场景数据的处理:AI Studio支持非结构化数据、结构化数据和时序数据的端到端AI化处理,包括数据集成、数据清洗、数据标注、模型训练、模型优化和模型部署等环节。3. 提供多种功能模块:AI Studio提供了 数据管理 平台、人工智能平台、数来自:专题
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