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    農(nóng)業(yè)。” 快速孵化新業(yè)務(wù),檢驗(yàn)戰(zhàn)略可行性:中糧貿(mào)易強(qiáng)調(diào),未來他們需要一種快速孵化器,孵化更多的項(xiàng)目。比較重要如人力資源系統(tǒng)、資金系統(tǒng),覆蓋的人員較多,組件化孵化器才能支撐應(yīng)用建設(shè)。數(shù)字化企業(yè)通過建立一種輕量級(jí)的,以價(jià)值成效衡量的動(dòng)態(tài)創(chuàng)新孵化器,讓企業(yè)具備快速模擬、快速試錯(cuò)的能力。
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    ModelArts提供的調(diào)測(cè)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)。
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