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- 盘古大模型的底层ai框架 内容精选 换一换
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深厚的行业积累,分层解耦的架构,多样化的部署模式 深厚的行业积累,分层解耦的架构,多样化的部署模式 技术扎根 全栈技术创新,极致算力加速大模型开发,打造世界AI另一极 全栈技术创新,极致算力加速大模型开发,打造世界AI另一极 开放同飞 打造云原生应用平台AppArts,成立大模型高质量数据联盟来自:专题sorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验,加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。 目标学员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标来自:百科
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要的模型执行作用。 离线模型加载流程如图所示 首先,流程编排器作为应用与软件栈的交互入口,为推理任务的执行流程提供了管理能力,将整个离线模型需要完成的流程划分成各个执行阶段的引擎,并且调用模型管家的加载接口进行设备端的流程初始化和离线模型加载。接着启动离线模型执行器进行离线模型加来自:百科也可实现数据格式的转换。离线模型生成器收到神经网络生成的中间图并对中间图中的每一节点进行描述,逐个解析每个算子的输入和输出。离线模型生成器分析当前算子的输入数据来源,获取上一层中与当前算子直接进行衔接的算子类型,通过TBE算子加速库的接口进入算子库中寻找来源算子的输出数据描述,然来自:百科
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