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- tensorflow 可視化訓(xùn)練過程 內(nèi)容精選 換一換
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主要介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時，也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開 模型訓(xùn)練加速 收起 展開 針對AI訓(xùn)練場景中大模型Checkp來自：專題和業(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(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、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，來自：百科
- tensorflow 可視化訓(xùn)練過程 相關(guān)內(nèi)容
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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(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)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
- tensorflow 可視化訓(xùn)練過程 更多內(nèi)容
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介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來啟動PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU） 介紹了使用訓(xùn)練作業(yè)的自定義鏡像+自定義啟動命令來啟動PyTorch DDP on Ascend加速卡訓(xùn)練。 了解詳情 訓(xùn)練作業(yè)常見問題 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)常見問題來自：專題![]()
模型開發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗的訓(xùn)練平臺輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練 NA來自：百科![]()
華為云計算 云知識 E CS 創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（1） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（1） 時間：2021-07-01 10:45:20 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計算 一、ECS購買流程 二、基礎(chǔ)配置1 1、計費模式 提供按需、包周期（按月、按年）、競價共3種計費方式，使用越久越便宜。 2、區(qū)域來自：百科![]()
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，并來自：專題![]()
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”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。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（2） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（2） 時間：2021-07-01 10:51:16 云服務(wù)器 云計算 云主機(jī) 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、CPU架構(gòu) RISC是一種執(zhí)行較少類型計算機(jī)指令的微處理器，它能夠以更快的速度執(zhí)行操作來自：百科![]()
華為云計算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（3） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（3） 時間：2021-07-01 10:56:40 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計算 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、規(guī)格如何選擇？ 針對不同的應(yīng)用場景，可以選擇不同規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 。不同類型云服務(wù)器適用場景舉例如下：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（4） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（4） 時間：2021-07-01 11:00:50 云服務(wù)器 云計算 云主機(jī) 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、網(wǎng)絡(luò)帶寬 彈性云服務(wù)器根據(jù)不同的規(guī)格限制內(nèi)網(wǎng)帶寬和內(nèi)網(wǎng)收發(fā)包能力。 內(nèi)網(wǎng)基準(zhǔn)帶寬：指彈性云服務(wù)器能穩(wěn)定達(dá)到的保證帶寬。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化 時間：2020-10-28 17:20:44 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化開發(fā)平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。來自：百科![]()
快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴(kuò)展，快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)來自：百科![]()
漏斗圖:操作步驟 使用TensorFlow框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)（舊版訓(xùn)練）:概述 關(guān)聯(lián) LTS 日志流:請求消息 快速查詢:查看上下文 查看組合應(yīng)用系統(tǒng)日志:查看系統(tǒng)日志 日志結(jié)構(gòu)化配置:創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化配置 日志結(jié)構(gòu)化配置:創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化配置 查詢流日志列表:響應(yīng)參數(shù) 可視化分析ELB日志:新建可視化圖表 結(jié)構(gòu)化配置:結(jié)構(gòu)化原始日志來自：百科![]()
供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動標(biāo)注和批量標(biāo)來自：專題![]()
華為云計算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--網(wǎng)絡(luò)配置和高級配置 ECS創(chuàng)建過程--網(wǎng)絡(luò)配置和高級配置 時間：2021-07-01 11:10:14 云服務(wù)器 云計算 云主機(jī) 一、ECS購買流程-網(wǎng)絡(luò)配置 1、第一次使用公有云服務(wù)時，系統(tǒng)將自動為您創(chuàng)建一個虛擬私有云，包括安全組、網(wǎng)卡。來自：百科
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