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  • 訓(xùn)練施工現(xiàn)場的AI模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 是唯一,只有運行時容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況? 在ModelArts管理控制臺,選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”,進入訓(xùn)練作業(yè)列表頁面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中,單擊目標作業(yè)名稱,查看該作業(yè)詳情。您可以在“資源占用情況”頁簽查看到如下指標信息。
    來自:專題
    ') 訓(xùn)練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)程序運行在容器中,容器掛載目錄地址是唯一,只有運行時容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。
    來自:專題
  • 訓(xùn)練施工現(xiàn)場的AI模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 實驗?zāi)繕伺c基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練基本方法,了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)流程,實操MindSpore模型開發(fā),并在ModelArts平臺創(chuàng)建一個使用MindSpore作為AI引擎訓(xùn)練作業(yè),完成訓(xùn)練任務(wù)。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰
    來自:百科
    什么是神經(jīng)語言模型 第4章 主流預(yù)訓(xùn)練語言模型介紹 第5章 華為在預(yù)訓(xùn)練語言模型領(lǐng)域工作 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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  • 訓(xùn)練施工現(xiàn)場的AI模型 更多內(nèi)容
  • 通過對教材解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐,遷移自己訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。
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    實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過實操最終得到AI成功識別人車結(jié)果。 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 5.模型導(dǎo)入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。
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    器中,容器掛載目錄地址是唯一,只有運行時容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。 ModelArts會掛載硬盤至“/cache”目
    來自:專題
    行業(yè)重塑 深厚行業(yè)積累,分層解耦架構(gòu),多樣化部署模式 深厚行業(yè)積累,分層解耦架構(gòu),多樣化部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺AppArts,成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟
    來自:專題
    華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型對比 邏輯模型和物理模型對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞,不能超長等約束;
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    架構(gòu)需要使用到大規(guī)模計算集群(GPU/NPU服務(wù)器),集群中服務(wù)器訪問數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一數(shù)據(jù)源,即一個共享存儲空間。這種共享訪問數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務(wù)器上訪問數(shù)據(jù)一致性,減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行開源深度學(xué)習(xí)框架Py
    來自:專題
    課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”模型訓(xùn)練。 課程目標 通過本課程學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié)
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    2、如何解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)問題; 3、運用自動學(xué)習(xí),快速上手AI。 聽眾收益: 1、了解AI開發(fā)全流程; 2、了解AI落地過程中所需要解決核心問題; 3、了解ModelArts主要能力以及如何快速將AI落地。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以
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    數(shù)。您還可以基于不同數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)模型外,ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法,您可以不關(guān)注模型開發(fā),直接使用AI Gallery算法,通過算法參數(shù)調(diào)整,得到一個滿意模型。 創(chuàng)建AI應(yīng)用時,導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練作業(yè)中訓(xùn)練完成的模型。
    來自:專題
    資源受限:相對云上資源海量易獲取,邊側(cè)資源受限(算力、供電、場地等均受限),建設(shè)與維護成本更高。 如何發(fā)揮邊緣計算實時性和數(shù)據(jù)安全性,結(jié)合中心云海量算力優(yōu)勢,實現(xiàn)AI邊云協(xié)同,就成了解決上述挑戰(zhàn)關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱: 1、業(yè)界邊緣AI遇到挑戰(zhàn)和痛點; 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場景、如何應(yīng)對邊緣AI痛點;
    來自:百科
    華為云計算 云知識 邏輯模型實體 邏輯模型實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體特點,邏輯模型實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
    來自:百科
    華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)方法 邏輯模型建設(shè)方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫邏輯模型時,應(yīng)當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間關(guān)系; 5. 補充實體的非健值屬性。
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    云知識 數(shù)據(jù)模型類型對比 數(shù)據(jù)模型類型對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    on語言中正則表達式進行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實現(xiàn)和Python中類魔法方法使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法 語音識別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實戰(zhàn)同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    車檢測模型AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中正則表達式進行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
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    華為云計算 云知識 CNCF項目成熟度模型 CNCF項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
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    換信息表示?!?7、應(yīng)用層:應(yīng)用層不僅提供應(yīng)用過程所需信息交換和遠程操作,還充當應(yīng)用過程用戶代理,完成信息交換所需一些功能?!綩SI中最高層。它為特定類型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序提供對osi環(huán)境訪問。應(yīng)用層決定進程間通信性質(zhì),以滿足用戶需求?!?華為云 面向未來智能世界,
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