Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
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)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
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
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練人工標(biāo)注 內(nèi)容精選 換一換
-
來自：百科AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(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)。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練人工標(biāo)注 相關(guān)內(nèi)容
-
ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時(shí)候，預(yù)置來自：專題即刻了解 CodeLabs訓(xùn)練營(溪村) 參加CodeLabs訓(xùn)練營，學(xué)習(xí)盤古大模型、人工智能、數(shù)字人等20+ 華為云產(chǎn)品 最佳應(yīng)用實(shí)踐，深入了解華為云產(chǎn)品能力，現(xiàn)場技術(shù)支持即時(shí)進(jìn)行答疑解惑！ 即刻了解 掃地僧見面會(huì) 快來與技術(shù)大咖面對(duì)面交流大模型技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用、人工智能、鴻蒙、數(shù)字人、云來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練人工標(biāo)注 更多內(nèi)容
-
![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯 時(shí)間：2020-12-10 14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺(tái)（華為云一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts、端云協(xié)同解來自：百科![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長，無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自：專題![]()
歸，異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用，降低二次開發(fā)工作來自：百科![]()
今天就來和大家說說IoT智能設(shè)備輕松實(shí)現(xiàn)AI的奧秘! AIoT，智能化升級(jí)的最佳通道 AIoT，對(duì)我們來說已經(jīng)不是一個(gè)陌生的詞匯了，隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展和5G萬物互聯(lián)時(shí)代的到來，越來越多的人將AI與IoT結(jié)合到一起，而 AIoT已經(jīng)成為傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級(jí)的最佳通道，是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢(shì)。來自：百科![]()
他最近一直在學(xué)習(xí)華為云開設(shè)的Mindspore和ModelArts相關(guān)的AI公開課， 其中，Mindspore是支持端、邊、云獨(dú)立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架。 ModelArts則是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)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)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注等能力，且支持Mindspore計(jì)算框架。來自：百科![]()
實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場景。P系列適合于深度學(xué)習(xí)，科學(xué)計(jì)算，CAE等；G系列適合于3D動(dòng)畫渲染，CAD等。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場景。 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)來自：百科![]()
。 Demo體驗(yàn) 文字識(shí)別 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 文字識(shí)別 識(shí)別精準(zhǔn)度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 文字識(shí)別 穩(wěn)定服務(wù) 華為云 OCR 成功應(yīng)用于各類場景，基來自：專題![]()
今天就來和大家說說IoT智能設(shè)備輕松實(shí)現(xiàn)AI的奧秘! AIoT，智能化升級(jí)的最佳通道 AIoT，對(duì)我們來說已經(jīng)不是一個(gè)陌生的詞匯了，隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展和5G萬物互聯(lián)時(shí)代的到來，越來越多的人將AI與IoT結(jié)合到一起，而 AIoT已經(jīng)成為傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級(jí)的最佳通道，是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢(shì)。來自：百科![]()
CR服務(wù)二次開發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場景解決辦法； 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系； 3、通過模型訓(xùn)練，了解OCR開發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來自：百科![]()
配時(shí)持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺(tái)，不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長期的完整的道路健康檔案，通過指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因 降本增效：AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路擁堵成因，降低現(xiàn)場人工勘測工作量，提升治堵效率來自：百科![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格來自：百科![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2vs型彈性云服務(wù)器的規(guī)格來自：百科![]()
科研單位、創(chuàng)客團(tuán)隊(duì)等均可報(bào)名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個(gè)階段，學(xué)習(xí)課程階段及長期刷榜階段。 學(xué)習(xí)課程 報(bào)名比賽后，參賽選手點(diǎn)擊頁面左側(cè) “學(xué)習(xí)資料” 頁，進(jìn)入課程。找到頁面【課堂】并點(diǎn)擊，即可開啟你的學(xué)習(xí)之旅。 本次課程由華為AI高級(jí)工程師，華為云AI開發(fā)者課程設(shè)計(jì)總監(jiān)、導(dǎo)來自：百科![]()
方案。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：了解AI芯片的概覽；了解華為昇騰芯片的硬件和軟件架構(gòu)；了解華為Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)；了解Atlas的行業(yè)應(yīng)用。 課程大綱來自：百科![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡單，但是同來自：云商店![]()
自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注，分布式訓(xùn)練，模型自動(dòng)構(gòu)建，模型部署等功能。 汽車行業(yè)解決方案 “中國制造2025”將節(jié)能與新能源汽車作為重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域，明確了支持電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，掌握汽車低碳化、信息化、智能化核心技術(shù)，推動(dòng)汽車新一輪技術(shù)變革。華為云攜手合作伙伴基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 人工智能應(yīng)用 場景概述 2016年AlphaGo橫空出世，4:1戰(zhàn)勝李世石，17年又以3:0戰(zhàn)勝來自：專題
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)標(biāo)注工具Labelme的使用
- 少量標(biāo)注數(shù)據(jù)如何訓(xùn)練
- 人工智能深度學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）
- 淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練
- 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能三步走，人工智能必須知道的幾種深度學(xué)習(xí)算法
- 快速入門存內(nèi)計(jì)算—助力人工智能加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理
- 什么是人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)？
- 人工智能：TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架介紹