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未来，华为云将持续落地全域Serverless产品，与华为2012实验室深度合作，以FunctionGraph3.0为核心，打造Serverless AI极低成本和极致性能，充分满足大模型应用的敏捷要求，助力千行万业深度用云。 华为云Serverless 应用中心：https://www来自：百科Turbo高性能，加速训练过程 1、训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载，减少训练任务中断时间。 3 数据导入导出异步化，不占用训练任务时长，无需部署外部迁移工具 1、训练任务开始前将数据从 OBS 导入到SFS来自：专题
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云知识 职业认证在线课程学习导读 职业认证在线课程学习导读 时间：2020-12-15 10:41:51 华为云学院提供了丰富的线上学习课程，课程采用视频、文档、测试题、动手实操等多种学习方式。通过本课程，让开发者、伙伴、技术爱好者等全体用户掌握在线学习职业认证的方法，了解职业认来自：百科![]()
如何使用ModelArts服务 第5章 ModelArts服务路标 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海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。来自：百科![]()
MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2 Pi2型 弹性云服务器 采用专为AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU，能够提供超强的实时推理能力。Pi2型弹性云服务器借助T4的INT8运算器，能够提供最大130TOPS的INT8算力。Pi2也可以支持轻量级训练场景。 Pi2型弹性云服务器的规格来自：百科![]()
华为云计算 云知识 江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛 江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛 时间：2020-12-29 17:22:46 云服务器 【赛事简介】 为贯彻落实鲲鹏产业生态建设，协同2020南京创新周活动及2020华为云与计算城市峰会，更好的培育江苏鲲鹏产业生态，深入来自：百科![]()
华为云计算 云知识 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 时间：2020-12-29 17:06:34 云服务器 【赛事简要】 为深入贯彻以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，落实《重庆市促进鲲鹏产业生态发展行动方案》，来自：百科![]()
视频分析 第7章 自然语言处理 第8章 语音识别 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海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。来自：百科![]()
索需要学习的课程，进行在线学习与专题内容测试，学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案，点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”，打开微信扫描二维码，拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后，点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目，来自：云商店![]()
准确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多，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，晴天的图像迁移来自：百科![]()
业知识，让开发者聚焦自身业务。让企业用户聚焦于技术创新，将模型训练、定制的小事交给ModelArts Pro。 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海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、来自：百科![]()
平台稳定可靠：继承公有云ModelArts平台大规模商用成熟硬件平台和软件架构 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海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。来自：百科![]()
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1') 训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小来自：专题![]()
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