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- 深度学习训练网络过程 内容精选 换一换
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【赛事简介】华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络AI应用更高效使能网络自动驾驶的云服务平台。为了引导新手在AI领域、网络规建维优业务领域从入门到精通，NAIE打造了网络AI学习赛2021，并有网络AI大神指导你完成从0到1的通关。本学习赛同步开启KPI异常检来自：百科
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劲鲲鹏算力和 高性能网络，更好满足政府、互联网等各类企业对云上业务高性价比、安全可靠等诉 求。 鲲鹏内存优化型，KM1型 弹性云服务器 搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供大480GB基于 DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。 鲲鹏超高 I来自：百科![]()
华为云计算 云知识 E CS 创建过程--基础配置（3） ECS创建过程--基础配置（3） 时间：2021-07-01 10:56:40 云服务器 云主机 云计算 一、ECS购买流程-基础配置 1、规格如何选择？ 针对不同的应用场景，可以选择不同规格的弹性云服务器。不同类型云服务器适用场景举例如下：来自：百科![]()
华为云计算 云知识 ECS创建过程--基础配置（4） ECS创建过程--基础配置（4） 时间：2021-07-01 11:00:50 云服务器 云计算 云主机 一、ECS购买流程-基础配置 1、网络带宽 弹性云服务器根据不同的规格限制内网带宽和内网收发包能力。 内网基准带宽：指弹性云服务器能稳定达到的保证带宽。来自：百科![]()
，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过来自：百科![]()
1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/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、来自：专题![]()
Studio的存储过程管理 Data Studio的存储过程管理 时间：2021-05-31 18:31:23 数据库 Data Studio的存储过程管理包括： 查看、修改和编译存储过程的代码； 执行或调试存储过程； 针对 GaussDB 语法提供相应的存储过程创建模板。 文中课程来自：百科![]()
开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介 本课程主要内容包括：AI如何满足定制化需求、从Idea到落地开发者所面临的挑战、极“快”致“简单”的模型训练。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握AI模型训练原理及实现过程。来自：百科![]()
构化数据的统一管理，提供数据通道、数据存储、 数据管理 、数据展示等功能。人工智能平台提供基于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布，支持多种计算资源进行模型开发与训练，以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能，支持多类型应用场景、多人来自：专题![]()
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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来自：专题![]()
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NVLink 32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。来自：百科![]()
lArts上进行训练，再到Hilens Kit上进行应用，还提供了包含智慧工地场景-安全帽检测、AI感知场景-智慧手势、智慧交通场景-车牌检测等多种场景的综合实践课。由在线学习、实验管理、实验资源调度3大平台支撑资源呈现，完成课前、课中、课后全生命周期的教学过程。 基于华为云的人工智能实验室建设来自：云商店![]()
使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间：2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
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