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ModelArts与ModelArts Pro的区别 ModelArts与ModelArts Pro的区别 时间：2020-09-18 16:09:39 ModelArts是一站式AI开发管理平台，提供领先算法技术，保证AI应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。来自：百科
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、1:8规格云服务器的创建。 优秀的超算生态：拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、来自：百科![]()
(32G显存)，在提供云服务器灵活性的同时，提供高性能计算能力和优秀的性价比。P2vs型 弹性云服务器 支持GPU NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、来自：百科![]()
V100 GPU，在提供云服务器灵活性的同时，提供高性能计算能力和优秀的性价比。P2v型弹性云服务器支持GPU NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、来自：百科![]()
量学习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理，可以支持增量学习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 与华为自研芯片深度集成 提供低成本、高性能的边缘AI算力 提供低成本、高性能的边缘AI算力 提供安全可靠的边云数据通道来自：专题![]()
华为2012实验室中软分布式与并行软件实验室主任 谭焜 基于自主创新元戎内核构建的FunctionGraph 3.0如何保障AI应用开发部署低成本和响应低时延，谭焜做了深入的技术分享: 模型开发部署依赖昂贵的异构资源。传统的异构函数，CPU和XPU资源绑定分配，单一推理函数包含CPU和XPU操作，操作CPU时XPU来自：百科![]()
角色： IAM 最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权 IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。来自：专题![]()
。 读到这里，你是不是对自己的自定义算子开发能力更加有信心了？何不来华为云学院学课程、做实验、考证书来验证一下呢？喏，就是这门微认证啦：基于昇腾AI处理器的算子开发 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
提供专业级CAD、视频渲染、图形处理所需的强大计算能力 优势 高性能 性能较普通GPU能够提升数十倍以上 专业硬件 采用数据中心级M60 GPU，完整支持图形工作站接口 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
开发者可利用平台的数据集训练自己的模型，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，模型库来自：其他![]()
务能力的延伸，以一体化全栈的方式交付的ModelArts平台边缘计算服务能力。ModelArts Edge 智能小站部署在客户数据中心，以物理隔离的方式确保数据安全合规，运维面通过专线接入华为云运维中心，统一运维。同时与华为云ModelArts平台保持统一硬件的架构，统一的软件平台架构和一致的AI开发体验。来自：百科![]()
会（JSAI）和华为终端云服务联合举办的面向高校学子的基于人工智能的高级别创新竞赛。创新大赛提供开放能力，鼓励学子在应用领域和硬件领域结合AI进行全场景创新，丰富个人消费者的生活，创造AI精品。 华为云ModelArts是华为面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半来自：百科![]()
当前ModelArts推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warnning，即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。 在推理代码所在的py文件来自：专题
