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華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按來自：百科靈活 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ModelArts來自：百科
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華為云計算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 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)換來自：百科了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進行訓練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題
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華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ)：傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 計算機視覺基礎(chǔ)：傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 時間：2020-12-10 14:59:10 通過學習，您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點，并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識，初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ)：深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計算機視覺基礎(chǔ)：深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時間：2020-12-17 09:56:23 通過學習，您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點，并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識，初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Serverless冷啟動：如何讓函數(shù)計算更快更強？ Serverless冷啟動：如何讓函數(shù)計算更快更強？ 時間：2023-07-21 16:35:26 云計算 函數(shù)工作流 華為云函數(shù)工作流產(chǎn)品入口>> 問題背景 Serverless計算也稱服務器無感知計算或函來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 CNCF首個批量計算平臺Volcano技術(shù)架構(gòu)詳解 CNCF首個批量計算平臺Volcano技術(shù)架構(gòu)詳解 時間：2021-04-27 15:44:51 內(nèi)容簡介： 隨著Kubernetes的成熟，越來越多的企業(yè)把Kubernetes作為AI、大數(shù)據(jù)以及HPC的下來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算分布式存儲解決方案介紹 華為鯤鵬計算分布式存儲解決方案介紹 時間：2020-12-09 09:50:58 此為鯤鵬應用使能套件Kunpeng BoostKit系列課程。 本課程主要介紹 存儲業(yè)界趨勢、鯤鵬計算分布式存儲。 目標學員 高校學生、存儲行業(yè)從業(yè)者來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算數(shù)據(jù)庫解決方案介紹 華為鯤鵬計算數(shù)據(jù)庫解決方案介紹 時間：2020-12-15 09:09:10 此為鯤鵬應用使能套件Kunpeng BoostKit系列課程。 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的基本特性及發(fā)展趨勢。 目標學員 高校學生、開發(fā)者初學者來自：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，只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
ts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)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務開發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實時流計算服務創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實時流計算服務創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時間：2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實時流計算服務創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導。 場景描述：來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 使用昇騰 彈性云服務器 實現(xiàn)黑白圖像上色應用（C++） 使用昇騰彈性云服務器實現(xiàn)黑白圖像上色應用（C++） 時間：2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
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