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的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2v实例上。 常规软件支持列表 P2v型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P2v型云服务器。常用的软件支持列表如下： Te来自：百科端侧对采集的数据进行本地分析，大大减少上云数据流量，节约存储成本。 2.统一技能开发平台 软硬协同优化，统一的Skill开发框架，封装基础组件，支持常用深度学习模型。 3.跨平台设计 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市场主流芯片，可覆盖主流监控场景需求。 针对端侧芯片提供模型转换和算法优化。来自：百科
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自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 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。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。 AI市场 预置常用算法和常来自：百科![]()
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使用云框架的两个常见原因： 在表格中安排数据，从而用来呈现数据间的关系；或者在ap上组织图形和文本，也就是用于app布局。1.增大系统容量。我们的业务量越来越大，而要能应对越来越大的业务量，普通框架的性能已经无法满足了，我们需要专业的框架才能应对大规模的应用场景。所以，我们需要垂来自：其他![]()
使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本，可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的算法不是基于常用框架，您可以选择使用自定义镜像创建训练作业。 训练作业常用文件路径是什么？ 训练环境的当前目录以及代码目录在容器的位置一般通来自：专题![]()
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CDM服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，支持用户稳定高效地对海量数据进行移动，实现不停服数据迁移，快速构建所需的数据架构。 云数据迁移 优势 支持多种异构数据源：支持近20种常用数据源，满足数据在云上和云下的不同迁移场景。 迁移效率高：基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据来自：百科
