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从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 常见问题 如何给镜像设置环境变量？ 在Dockerfile中，可使用ENV来自：专题![]()
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通过本课程的学习，使学员了解： 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法：人工智能的能与不能 第2章 算力：从CPU，GPU到NPU AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供来自：百科![]()
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7GB/S，存储时延与带宽不再是大规模计算的性能瓶颈。 P1特点： 卓越性能和可靠性：采用业界领先数据中心级显卡NVIDIA Tesla P100。当前业界数据中心级显卡性能最强。 优良整体实例规格：合理的CPU内存配比、高速Nvme盘。实例在深度学习，需要大量磁盘高速缓存领域。具有明显性能优势来自：百科![]()
P2vs型弹性云服务器支持规格变更。 P2vs型按需云服务器当前支持如下版本的操作系统： Windows Server 2016 Standard 64bit Ubuntu Server 16.04 64bit CentOS 7.5 64bit 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发来自：百科![]()
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