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集训练自己的模型，或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件，为训练环境提供标注样本，支撑模型训练；算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库，模型库是存储和管理各类型专用来自：其他
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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“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。来自：百科
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此为鲲鹏应用使能套件Kunpeng BoostKit系列课程。 本课程主要介绍云平台业界趋势、鲲鹏云平台技术原理及架构以及云平台使用的典型场景。 立即学习 最新文章 “云上中台 • 重明”：让数据成为企业核心生产力 覆盖多样化业务场景，电子签章化解企业签署难题 CAXA PLM云商店登榜，为制造企业数字化转型“保驾护航”来自：百科![]()
的网络性能，提供最大512GB基于DDR4的内存实例，为高内存、高网络应用提供。 M3型 弹性云服务器 基于KVM虚拟化平台，特别适合处理内存中的大型数据集，搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器，同时搭载全新网络加速引擎，以及DPDK(Data Plane Development Ki来自：百科![]()
0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。来自：百科![]()
在鲲鹏BMS上进行WRF部署与性能优化 在鲲鹏BMS上进行WRF部署与性能优化 时间：2020-12-02 09:48:24 本实验指导用户通过配置编译器等应用的并行优化层面综合优化，提升WRF运行性能。 实验目标与基本要求 本实验通过操作编译器、MPI、数学库、应用并行优化层面综合优化，完成WRF运来自：百科![]()
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2、创建AI应用：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中，进行版本化管理，并构建为可运行的AI应用。 3、部署服务：把AI应用在资源池中部署为容器实例，注册外部可访问的推理API。 4、推理：在您的应用中增加对推理API的调用，在业务流程中集成AI推理能力。 ModelArts操作指导来自：专题![]()
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创建训练作业选择的代码目录有大小和文件个数限制。 解决方法 将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录，保证代码目录大小不超过128MB，文件个数不超过4096个。 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，只有运行时的容器来自：专题![]()
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