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开发是加速LCAP市场增长的主要趋势。 然而,在实际智能化开发过程中,企业往往面临以下困难: 大模型部署成本高,行业定制复杂 大模型的训练和推理需要大量的计算资源,且需要专业的运维团队进行管理,不同行业对模型的需求差异大,需要针对特定行业进行模型微调,开发一个智能化应用门槛还是较高的。来自:百科高效的行业算法 多行业:积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts基础平台,深度软硬件协同。 资源秒级调度,按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部来自:百科
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来自:百科对于昇腾AI处理器,L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能力,可以脱离深度学习框架(如Caffe、TensorFlow等)使得离线模型(Offline Model,OM)具有同样的能力(主要是推理能力)。框架管理器中包含了离线模型生成器(Offline Model Generator来自:百科
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值得开发者关注,他最近一直在学习华为云开设的Mindspore和ModelArts相关的AI公开课, 其中,Mindspore是支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架。 ModelArts则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来自:百科GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中: G系列:图形加速型 弹性云服务器 ,适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列:计算加速型或推理加速型弹性云服务器,适合于深度学习、科学计算、CAE等。 GPU加速实例总览 GPU加速型云服务器包括图形加速型(G系列)和计算加速型(P系列)两类。 图像加速G系列来自:百科