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- tensorflow 聚類(lèi)算法 內(nèi)容精選 換一換
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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(jiàn)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(wèn)策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科倍。相對(duì)于冷啟動(dòng)調(diào)用，熱調(diào)用（即請(qǐng)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(jí)。在特定領(lǐng)域例如AI推理場(chǎng)景，冷啟動(dòng)調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問(wèn)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(lái)自：百科
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ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫(xiě)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(lèi)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(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專(zhuān)題14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無(wú)人車(chē)挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺(tái)（華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts、端云協(xié)同解決方案 HiLens ）及無(wú)人駕駛小車(chē)基礎(chǔ)上，全面鍛煉和提高賽隊(duì)的AI解決方案能力及無(wú)人駕駛編程技巧的賽事。 【賽事介紹】 人工智能作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)開(kāi)來(lái)自：百科
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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(jiàn)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(lái)自：百科![]()
【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知，物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí)，熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、組隊(duì)規(guī)模：每個(gè)隊(duì)伍建議由1名導(dǎo)師和3-5名學(xué)生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場(chǎng)組隊(duì)，請(qǐng)?jiān)趨①惽疤崆敖M隊(duì)。 3、未滿來(lái)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(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)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(guò)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(lái)自：百科![]()
因。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) APM 提供故障智能診斷能力，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用故障。當(dāng)URL跟蹤出現(xiàn)異常時(shí)，通過(guò)智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)，多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo)，提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征，如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu)，通過(guò)聚類(lèi)分析找到問(wèn)題根因。 應(yīng)用性能管理 APM 快速入門(mén) 開(kāi)始監(jiān)控GO應(yīng)用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 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。來(lái)自：百科![]()
基因行業(yè) 基因數(shù)據(jù)處理 現(xiàn)在基因行業(yè)有很多基于Spark分布式框架的第三方分析庫(kù)，如ADAM、Hail等 痛點(diǎn)： •安裝ADAM、Hail等分析庫(kù)比較復(fù)雜 •每次新建集群都需要安裝一遍 優(yōu)勢(shì) 支持自定義鏡像 支持基于基礎(chǔ)鏡像打包ADAM、Hail等第三方分析庫(kù)，直接上傳到容器鏡像服務(wù)S來(lái)自：百科![]()
找到應(yīng)用性能瓶頸后，可以通過(guò)CodeArts PerfTest（性能測(cè)試 ）關(guān)聯(lián)分析生成性能報(bào)表。 通過(guò)智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)，APM多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo)，提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征，通過(guò)聚類(lèi)分析找到問(wèn)題根因。 應(yīng)用性能管理 APM快速入門(mén) 開(kāi)始監(jiān)控JAVA應(yīng)用 快速接入Agent、來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(kāi)發(fā)，通過(guò)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(guò)程和方法。來(lái)自：百科![]()
據(jù)可視化功能，幫助您及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，全面掌握應(yīng)用、資源及業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 海量日志管理 高性能搜索和業(yè)務(wù)分析，自動(dòng)將關(guān)聯(lián)的日志聚類(lèi)，可按應(yīng)用、主機(jī)、文件名稱(chēng)、實(shí)例等維度快速過(guò)濾。 關(guān)聯(lián)分析 應(yīng)用和資源層層自動(dòng)關(guān)聯(lián)，全景展示，通過(guò)應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，直擊異常。來(lái)自：百科![]()
功能，均可以通過(guò)web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過(guò)VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來(lái)支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來(lái)自：百科![]()
豐富的 數(shù)據(jù)可視化 功能，幫助您及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，全面掌握應(yīng)用、資源及業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況。 海量日志管理： 高性能搜索和業(yè)務(wù)分析，自動(dòng)將關(guān)聯(lián)的日志聚類(lèi)，可按應(yīng)用、主機(jī)、文件名稱(chēng)、實(shí)例等維度快速過(guò)濾。 關(guān)聯(lián)分析： 應(yīng)用和資源層層自動(dòng)關(guān)聯(lián)，通過(guò)應(yīng)用、組件、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，直擊異常。來(lái)自：百科![]()
要求的高價(jià)值數(shù)據(jù)。 您也可以在AI Gallery訂閱或共享數(shù)據(jù)集。AI Gallery的數(shù)據(jù)功能支持?jǐn)?shù)據(jù)集的共享和下載。如果您是買(mǎi)家，可以在AI Gallery數(shù)據(jù)中，查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。如果您是賣(mài)家，可以將自己本地的數(shù)據(jù)集，發(fā)布至AI Gallery中，共享給其他用戶使用。來(lái)自：百科![]()
● 標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢語(yǔ)法 ● 多樣式圖表和Dashboard ● 日志實(shí)時(shí)告警 日志告警 ● 將相似日志進(jìn)行聚類(lèi)，并支持智能告警分析，提升日志整體分析效率 ● 將相似日志進(jìn)行聚類(lèi)，并支持智能告警分析，提升日志整體分析效率 云日志 服務(wù)相關(guān)文檔 云日志服務(wù)如何管理日志 云日志服務(wù)如何接入日志來(lái)自：專(zhuān)題![]()
詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見(jiàn)調(diào)試作業(yè)。 支持Flink和Spark自定義作業(yè) 允許用戶在獨(dú)享集群上提交Flink和Spark自定義作業(yè)。 支持Spark streaming和Structured streaming 允許用戶在獨(dú)享集群上提交Spark streaming自定義作業(yè)。 支持與多種云服務(wù)連通，形成豐富的流生態(tài)圈。來(lái)自：百科![]()
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![]()
分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來(lái)自：百科![]()
updated_at String 更新時(shí)間 state String 日志資源狀態(tài):pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志開(kāi)關(guān):true|false 請(qǐng)求示例 查詢流日志列表 GET來(lái)自：百科
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