Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- 分布式訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
-
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelA來(lái)自：專(zhuān)題主要介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時(shí)，也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測(cè)的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開(kāi) 模型訓(xùn)練加速 收起 展開(kāi) 針對(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景中大模型Checkpo來(lái)自：專(zhuān)題
- 分布式訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
-
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面，在該頁(yè)面填寫(xiě)訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來(lái)自：專(zhuān)題互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及來(lái)自：專(zhuān)題
- 分布式訓(xùn)練 更多內(nèi)容
-
![]()
在Kubernetes調(diào)度上，針對(duì)AI場(chǎng)景進(jìn)行深度優(yōu)化，利用排隊(duì)、親和性、Gang Scheduling，對(duì)接AI分布式訓(xùn)練框架，使能高效的AI分布式訓(xùn)練，大幅度提升了計(jì)算效率。 隨啟隨用 業(yè)界領(lǐng)先的Serverless Container架構(gòu)，用戶無(wú)需創(chuàng)建Kubernetes服務(wù)器集來(lái)自：百科![]()
使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來(lái)自：百科![]()
AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
【場(chǎng)景1】 AI計(jì)算 關(guān)鍵訴求： ①支持異構(gòu)計(jì)算：GPU/Ascend等芯片加速能力 ②縮短訓(xùn)練時(shí)間：支持更高的GPU線性加速比及分布式訓(xùn)練，加快訓(xùn)練速度 ③按需付費(fèi)降低成本：按需付費(fèi)降低訓(xùn)練和推理資源預(yù)留成本 ④免運(yùn)維：AI算法工程師即可操作 【場(chǎng)景2】 高性能容器批量計(jì)算（Job類(lèi)任務(wù)）來(lái)自：百科![]()
式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開(kāi)發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 時(shí)間：2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級(jí)Java編程規(guī)范的要求，更好完成學(xué)生向開(kāi)發(fā)者，初級(jí)開(kāi)發(fā)者向高級(jí)開(kāi)發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡(jiǎn)介】 華為云求職訓(xùn)練營(yíng)·J來(lái)自：百科![]()
面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless將持續(xù)聚焦技術(shù)創(chuàng)新，突破大模型推理服務(wù)實(shí)例快速?gòu)椥浴?span style='color:#C7000B'>分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效協(xié)同調(diào)度、超大規(guī)模分布式訓(xùn)練高可用性等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)筑大模型推理和訓(xùn)練的高性能、低成本、高可用性關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。 通過(guò)這些創(chuàng)新，元戎將助力華為云打造極低成本、來(lái)自：百科![]()
專(zhuān)屬分布式存儲(chǔ)服務(wù) DSS是什么 了解專(zhuān)屬分布式存儲(chǔ)服務(wù) DSS 專(zhuān)屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)（Dedicated Distributed Storage Service）為您提供獨(dú)享的物理存儲(chǔ)資源，通過(guò)數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等多項(xiàng)技術(shù)，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低時(shí)延性能;可靈活對(duì)接E來(lái)自：專(zhuān)題![]()
式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開(kāi)發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看來(lái)自：百科![]()
還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書(shū) 訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證，通過(guò)后即頒發(fā)證書(shū) 三、訓(xùn)練營(yíng)參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀看開(kāi)班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營(yíng)獎(jiǎng)品，等你拿！來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：百科![]()
04:53 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 03:40 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 04:16 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 04:53 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 03:40來(lái)自：專(zhuān)題![]()
如果使用過(guò)程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度，需要參賽團(tuán)隊(duì)自行負(fù)責(zé)，我方不再負(fù)責(zé)額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者比賽議程】 1、時(shí)間：5月11日-5月25日為訓(xùn)練營(yíng)暨大賽報(bào)名時(shí)間； 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營(yíng)（兩期）授課階段，兩期訓(xùn)練營(yíng)課程內(nèi)容一樣，同一隊(duì)伍不可重復(fù)參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時(shí)間；來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 分布式訓(xùn)練功能介紹
- 分布式模型訓(xùn)練
- 創(chuàng)建單機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel）
- 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU）
- 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+GPU）
- 創(chuàng)建多機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DistributedDataParallel）
- 在ModelArts上如何獲得RANK_TABLE_FILE用于分布式訓(xùn)練？
- 在Lite Cluster資源池上使用ranktable路由規(guī)劃完成PyTorch NPU分布式訓(xùn)練
- AscendFactory方案概述
- Standard模型訓(xùn)練