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ModelArts分布式訓練 ModelArts分布式訓練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓練,使用分布式訓練極大減少訓練時間。也提供了分布式訓練調(diào)測的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓練。 ModelA來自:專題主要介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行訓練、多機多卡數(shù)據(jù)并行訓練。同時,也提供了分布式訓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)試分布式訓練。 了解更多 收起 展開 模型訓練加速 收起 展開 針對AI訓練場景中大模型Checkp來自:專題
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權完成操作。 創(chuàng)建訓練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側(cè)導航欄中,選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”,進入“訓練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓練作業(yè)”,進入“創(chuàng)建訓練作業(yè)”頁面,在該頁面填寫訓練作業(yè)相關參數(shù)信息。 4、選擇訓練資源的規(guī)格。訓練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自:專題
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ECC顯存,帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎,能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景,例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自:百科的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡,并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用來自:百科
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