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(mǎn)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(mǎn)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(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- tensorflow 多gpu訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
-
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù)，兼容K8s和Docker原生接口。用戶(hù)無(wú)需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用（如Tensorflow、Caf來(lái)自：百科1、 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，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(jiǎn)”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(chǎng)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。來(lái)自：專(zhuān)題
- tensorflow 多gpu訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
-
來(lái)自：百科對(duì)象是 OBS 中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位。OBS提供上傳、下載、列舉、搜索、斷點(diǎn)續(xù)傳、多段操作等基本功能，滿(mǎn)足您各個(gè)場(chǎng)景的對(duì)象管理需求。 對(duì)象是OBS中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位。OBS提供上傳、下載、列舉、搜索、斷點(diǎn)續(xù)傳、多段操作等基本功能，滿(mǎn)足您各個(gè)場(chǎng)景的對(duì)象管理需求。 了解詳情 對(duì)象存儲(chǔ)功能名稱(chēng)-權(quán)限管理來(lái)自：專(zhuān)題
- tensorflow 多gpu訓(xùn)練 更多內(nèi)容
-
![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GPU加速云服務(wù)器的優(yōu)勢(shì) GPU加速云服務(wù)器的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-10-12 17:07:27 GPU加速云服務(wù)器（GPU Accelerated Cloud Server,GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適來(lái)自：百科![]()
GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類(lèi)。 圖像加速G系列 圖形加速增強(qiáng)型G5 圖形加速增強(qiáng)型G3 圖形加速型G1 計(jì)算加速P系列 計(jì)算加速型P2vs 計(jì)算加速型P2v 計(jì)算加速型P1 推理加速型Pi2 推理加速型Pi1 GPU加速實(shí)例總覽 類(lèi)別 實(shí)例 GPU顯卡 使用場(chǎng)景 可用區(qū)來(lái)自：百科![]()
供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類(lèi)型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，支持中心推理和邊緣推理，并且支持對(duì)推理服務(wù)進(jìn)行全生命周期管理。鏡像中心支持對(duì)鏡來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，來(lái)自：百科![]()
用 混合部署 支持虛擬機(jī)與裸金屬服務(wù)器混合、支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡(luò)模型提供全方位、多場(chǎng)景、安全穩(wěn)定的容器運(yùn)行環(huán)境 支持虛擬機(jī)與裸金屬服務(wù)器混合、支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡(luò)模型提供全方位、多場(chǎng)景、安全穩(wěn)定的容器運(yùn)行環(huán)境 安全可靠來(lái)自：專(zhuān)題![]()
什么是云服務(wù)器 什么是云服務(wù)器 彈性云服務(wù)器 彈性云服務(wù)器 彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Server, ECS）是由CPU、內(nèi)存、鏡像、云硬盤(pán)組成的一種可隨時(shí)獲取、彈性可擴(kuò)展的計(jì)算服務(wù)器，同時(shí)它結(jié)合虛擬私有云、虛擬防火墻、數(shù)據(jù)多副本保存等能力，為您打造一個(gè)高效、可靠來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(hù)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![]()
的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至OBS目錄。 2、請(qǐng)準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本，并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開(kāi)發(fā)指導(dǎo)參見(jiàn)開(kāi)發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中，用戶(hù)需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個(gè)空的文件夾，用于存儲(chǔ)訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行需消耗資源，確保賬戶(hù)未欠費(fèi)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
前對(duì)算力的需求越來(lái)越高，AI領(lǐng)域?qū)?span style='color:#C7000B'>GPU的使用已經(jīng)從單機(jī)多卡、多機(jī)多卡演進(jìn)到AI專(zhuān)用芯片。云容器實(shí)例針對(duì)這些場(chǎng)景做深度優(yōu)化，提供高性能AI容器。 以容器的方式支持GPU以及專(zhuān)用Ascend AI芯片，讓GPU和Ascend芯片的異構(gòu)算力服務(wù)于大規(guī)模AI訓(xùn)練。 借助自身硬件優(yōu)勢(shì)，采來(lái)自：百科![]()
等 功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 P2v實(shí)例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，單卡單精度能力15 TFLOPS，雙精度能力7.5 TFLOPS，深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景優(yōu)化120 TFLOPS，顯存帶寬900GB/s，多卡互聯(lián)采用NVLink來(lái)自：百科![]()
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(gè)或多個(gè)機(jī)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(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-云模型按來(lái)自：百科![]()
ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(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(hù)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M來(lái)自：百科![]()
主流的訓(xùn)練框架。 AI容器通過(guò)拓?fù)溆H和性調(diào)度，調(diào)度任務(wù)時(shí)將GPU間網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)狀態(tài)也考慮在內(nèi)，保證GPU間高速通信，從而提升線性加速比，目前32卡GPU線性加速比為0.97+，比友商提升50%。 AI容器支持多種算力，包括昇騰算力，相比傳統(tǒng)GPU算力提升30%。 通過(guò)使用AI容器，華為云在DAWN來(lái)自：百科![]()
Serverless Container（無(wú)服務(wù)器容器）引擎，讓您無(wú)需創(chuàng)建和管理服務(wù)器集群即可直接運(yùn)行容器。 了解詳情 什么是云容器實(shí)例-開(kāi)發(fā)指南 云容器實(shí)例（Cloud Container Instance， CCI）服務(wù)提供 ServerlessContainer（無(wú)服務(wù)器容器）引擎，讓您無(wú)需創(chuàng)建和管理服務(wù)器集群即可直接運(yùn)行容器。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- pytorch 多GPU訓(xùn)練
- Pytorch yolov3 多GPU 訓(xùn)練
- torch distributed 多GPU訓(xùn)練筆記
- tensorflow安裝GPU版本
- tensorflow安裝GPU版本
- 指定GPU運(yùn)行和訓(xùn)練python程序 、深度學(xué)習(xí)單卡、多卡 訓(xùn)練GPU設(shè)置【一文讀懂】
- 指定GPU運(yùn)行和訓(xùn)練 python程序 、深度學(xué)習(xí)單卡、多卡 訓(xùn)練GPU設(shè)置【一文讀懂】
- tensorflow-gpu歷史版本
- PyTorch指定GPU進(jìn)行訓(xùn)練
- GPU — 分布式訓(xùn)練