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- tensorflow 集群 內(nèi)容精選 換一換
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了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題云容器引擎CCE集群遷移 云容器引擎CCE集群遷移 華為云云容器引擎 CCE 華為云云容器引擎 CCE 云容器引擎（Cloud Container Engine）提供高可靠高性能的企業(yè)級容器應(yīng)用管理服務(wù)，支持Kubernetes社區(qū)原生應(yīng)用和工具，簡化云上自動(dòng)化容器運(yùn)行環(huán)境搭建，面向云原生2來自：專題
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華為云 MapReduce服務(wù) 使用 MRS Manager管理集群 華為云MapReduce服務(wù)使用MRS Manager管理集群 時(shí)間：2020-11-24 16:46:41 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務(wù)使用MRS Manager管理集群的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： MapRed來自：百科3、提交空三任務(wù)，打開從機(jī)的引擎，在主機(jī) Master 的“工具”菜單下，打開引擎管理器，引擎管理器中會(huì)將和主機(jī)在同一個(gè)局域網(wǎng)中的從機(jī)打開的引擎顯示出來，選中引擎，右擊修改任務(wù)路徑，修改到和 master 一樣的任務(wù)路徑即可； 4、集群的關(guān)鍵在于所有的路徑均要在網(wǎng)絡(luò)路徑下，從機(jī)只需要將引擎打開，然后將引擎的任務(wù)路徑改到和主機(jī)來自：云商店
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中，使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計(jì)算處理的存算分離模式。 大數(shù)據(jù)存算分離場景，請務(wù)必使用 OBS 并行文件系統(tǒng)，使用普通對象桶會(huì)對集群性能產(chǎn)生較大影響。 存算分離使用流程 1、配置存算分離集群。 客戶端安裝在集群內(nèi)節(jié)點(diǎn)： MRS支持用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS服務(wù)中，使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計(jì)算處來自：專題![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲(chǔ)，來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來自：百科![]()
相關(guān)推薦 獲取集群連接地址:在“連接客戶端”頁面獲取集群連接地址 通過自定義域名訪問集群:添加自定義SAN 綁定、解綁集群公網(wǎng)apiserver地址:請求參數(shù) 通過kubectl連接集群:使用kubectl連接集群 公網(wǎng)訪問集群:已有集群公網(wǎng)訪問管理 獲取集群連接地址:在“集群詳情”頁面獲取集群連接地址來自：百科![]()
倍。相對于冷啟動(dòng)調(diào)用，熱調(diào)用（即請求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例）的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級。在特定領(lǐng)域例如AI推理場景，冷啟動(dòng)調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動(dòng)以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此，如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟來自：百科![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 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(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。來自：百科![]()
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靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts來自：百科![]()
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從OBS中導(dǎo)入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景，若是多模型場景（例如含有多個(gè)模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從OBS中導(dǎo)入元模來自：專題![]()
MRS集群客戶端安裝與使用 MRS集群客戶端安裝與使用 MRS集群提供了客戶端，用戶可以通過客戶端連接集群內(nèi)服務(wù)，執(zhí)行作業(yè)提交、組件管理等操作。使用客戶端前需要下載客戶端軟件包，并在集群內(nèi)節(jié)點(diǎn)或集群外節(jié)點(diǎn)完成安裝操作。 MRS集群提供了客戶端，用戶可以通過客戶端連接集群內(nèi)服務(wù)，執(zhí)來自：專題![]()
了解 語音識(shí)別 基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào)來自：百科![]()
HPC集群 高性能計(jì)算服務(wù)：使用已有的 彈性云服務(wù)器 部署HPC集群 時(shí)間：2024-05-27 17:08:37 最新文章 SAP應(yīng)用備份恢復(fù) SAP應(yīng)用監(jiān)控 SAP應(yīng)用一鍵部署 SAP應(yīng)用容災(zāi)恢復(fù) 購買HANA云服務(wù)器-單節(jié)點(diǎn) 相關(guān)推薦 方法二：使用已有節(jié)點(diǎn)部署HPC集群:操作步驟來自：百科![]()
使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。來自：百科![]()
要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)來自：百科
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