云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺
云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺
云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算資源服務(wù)，專門用于支持深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。它通過將計算任務(wù)分布到遠程服務(wù)器上，為用戶提供強大的計算能力和存儲資源，從而加速模型的訓(xùn)練過程。與傳統(tǒng)的本地訓(xùn)練方式相比，云端平臺能夠靈活地擴展計算資源，適應(yīng)不同規(guī)模的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)訪問平臺，上傳數(shù)據(jù)集、配置訓(xùn)練參數(shù)并啟動訓(xùn)練任務(wù)。平臺通常集成了多種深度學(xué)習(xí)框架，支持多種硬件加速設(shè)備，如GPU和TPU，以進一步提升訓(xùn)練效率。此外，云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺還提供了數(shù)據(jù)管理、模型監(jiān)控和結(jié)果可視化等功能，幫助用戶更高效地完成深度學(xué)習(xí)項目的開發(fā)與部署。
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- 云端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
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的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 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的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從物聯(lián)網(wǎng)平臺搭建到智能來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓(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，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，來自：專題![]()
造個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，實現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展，幫助每個學(xué)生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學(xué)習(xí)； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學(xué)院 老年教育作為終來自：云商店![]()
，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通過來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。來自：百科![]()
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓(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。來自：專題![]()
sorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的功能非常豐富。它包括 數(shù)據(jù)管理 平臺、人工智能平臺、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺、模型工廠、推理中心、鏡像中心、運維中心和統(tǒng)一認證服務(wù) IAM 。數(shù)據(jù)管理平臺支持非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，來自：專題![]()
云知識 智慧校園應(yīng)用管理平臺主要功能-專題知識學(xué)習(xí)與定制學(xué)習(xí)計劃 智慧校園應(yīng)用管理平臺主要功能-專題知識學(xué)習(xí)與定制學(xué)習(xí)計劃 時間：2021-06-26 17:54:04 云市場 行業(yè)解決方案 教育 鯤鵬 K12智慧教育 使用指南 商品鏈接：智慧校園應(yīng)用管理平臺；服務(wù)商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司來自：云商店![]()
C#、android等。 支持框架：Maven、Gradle、Ant、Npm、Msbuild、Cmake等。 快速 利用云端構(gòu)建海量構(gòu)建資源，采用多樣化的云端構(gòu)建加速手段，實現(xiàn)本地構(gòu)建無法企及的構(gòu)建速度。 云上彈性資源，任務(wù)并行執(zhí)行。 全局和租戶兩級緩存。 專線網(wǎng)絡(luò)，傳輸更快。 易擴展來自：專題![]()
請參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至數(shù)據(jù)管理模塊進行數(shù)據(jù)標(biāo)注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理，也支持將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實現(xiàn)與指導(dǎo)請參考準備算法章節(jié)。 3、使用控制臺創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。來自：專題
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