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  • 深度学习 迁移训练 内容精选 换一换
  • 发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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    华为云计算 云知识 迁移迁移实施阶段概览 云迁移迁移实施阶段概览 时间:2021-01-29 09:54:43 “四阶17步”的第三个阶段,主要是按照既定方案进行实施,并把控好迁移风险。迁移实施阶段中主要包含以下几个环节:实施研讨、云上资源发放、数据同步、业务切割。 迁移实施阶段工作细化
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    Service)是一种P2V/V2V迁移服务,可以把X86物理机、虚拟机迁移到华为云弹性云服务器(ECS),从而把服务器上的应用和数据迁移到华为云。 步骤: 1.在源端服务器中安装迁移Agent 2.在 主机迁移服务 中创建迁移任务 3.启动迁移任务并跟踪进度 华为云 面向未来的智能
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    华为云计算 云知识 主机迁移服务的优势 主机迁移服务的优势 时间:2020-09-16 15:59:31 主机迁移服务是一种P2V/V2V迁移服务,可以帮您把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器上,从而帮助您轻松地把服务器上的应用和数据迁移到华为云。 简单易用
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    迁移可行性校验 当您在源端服务器上安装了迁移Agent,且输入华为云AK/SK校验通过后,迁移Agent会收集源端服务器信息并发送给主机迁移服务主机迁移服务会校验源端服务器信息合法性以及是否可迁移,校验的结果您可以在主机迁移服务的“源端管理”界面查看。 Windows迁移与同步
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    /Pi1实例,满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境,全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生态环境,全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL
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    多,但很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且
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    ModelArts分布式训练 ModelArts分布式训练 ModelArts提供了丰富的教程,帮助用户快速适配分布式训练,使用分布式训练极大减少训练时间。也提供了分布式训练调测的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 ModelArt
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    业务验证:验证迁移后的业务,并及时同步问题。 业务迁移:明确客户主导业务的迁移,由客户输出迁移方案并操作实施。 迁移动员:迁移前开工会,割接前动员会,迁移后总结会。 里程碑计划:客户跟服务商联合制定里程碑计划,明确系统迁移时序。 服务商 项目组任命:协调迁移服务及研发支持资源,成立项目组,并与客户制定沟通矩阵。 需求
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    提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。
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    云知识 云迁移基础 云迁移基础 时间:2020-12-16 16:59:11 本课程主要介绍什么是云迁移,上云迁移的重要步骤,云迁移使用到的工具,华为云迁移所提供的专业服务,以及华为云迁移成功案例分享。 目标学员 合作伙伴迁移入门型学员 课程目标 了解什么是云迁移,掌握上云迁移的流程,学会使用云迁移工具。
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    华为云计算 云知识 云数据迁移 云数据迁移 时间:2020-10-27 20:32:58 云数据迁移(Cloud Data Migration,简称CDM)是一个实现多种数据源之间数据相互迁移的服务,支持公有云内部数据迁移、公有云与本地数据相互迁移。 产品优势 支持多种异构数据源
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    企业安心便捷上云。 业务敏捷迁移 很多企业原有业务部署在线下IDC,整体业务较复杂,部分业务IP地址硬编码,迁移之后IP地址不能改变,部分业务系统庞大,迁移周期长,迁移过程需要保障业务连续性。华为云KYON企业级云网络解决方案支持: -单虚拟机粒度迁移,保障业务连续性; -线上现
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    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习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 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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