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- tensorflow開(kāi)發(fā)環(huán)境 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開(kāi)發(fā)工具鏈的集成，目標(biāo)為不同類型AI開(kāi)發(fā)、探索、教學(xué)用戶，提供更好云化AI開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。 ModelArts軟件開(kāi)發(fā)的歷史，就是一部降低開(kāi)發(fā)者成本，提升開(kāi)發(fā)體驗(yàn)的歷史。在AI開(kāi)發(fā)階段，來(lái)自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 時(shí)間：2020-12-17 09:20:23 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述來(lái)自：百科Online使用權(quán)限控制。 云端開(kāi)發(fā)環(huán)境服務(wù)特性有哪些 只需十秒鐘，即獲得開(kāi)箱即用的開(kāi)發(fā)環(huán)境 通過(guò)瀏覽器，可訪問(wèn)不同計(jì)算架構(gòu)的環(huán)境 界面可定制，支持基于插件的橫向能力擴(kuò)展 支持被集成，接入三方業(yè)務(wù)規(guī)范開(kāi)發(fā)作業(yè)流 開(kāi)放的生態(tài)，提供開(kāi)放插件標(biāo)準(zhǔn)和插件市場(chǎng) 只需十秒鐘，即獲得開(kāi)箱即用的開(kāi)發(fā)環(huán)境 開(kāi)發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備省時(shí)省力，啟動(dòng)速度提升2倍。來(lái)自：專題
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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(tái)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，并使用來(lái)自：專題![]()
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(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 時(shí)間：2020-11-26 09:33:49 本視頻主要為您介紹分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建的操作教程指導(dǎo)。 功能描述： 分布式消息服務(wù)（DMS）來(lái)自：百科![]()
動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開(kāi)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(kāi)發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開(kāi)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(gè)一站式的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)界主流AI開(kāi)發(fā)框架 業(yè)界主流AI開(kāi)發(fā)框架 時(shí)間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-15 14:41:32 網(wǎng)絡(luò)智能體（Network AI Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問(wèn)題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn)，使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 開(kāi)發(fā)環(huán)境Notebook 在AI開(kāi)發(fā)階段，ModelArts也致力于提升AI開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，降低開(kāi)發(fā)門檻。ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開(kāi)發(fā)工具鏈的集成，目標(biāo)為不同類型AI開(kāi)發(fā)、探索、教學(xué)用戶，提供更好云化AI開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。Notebook支持來(lái)自：專題![]()
技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例來(lái)自：專題![]()
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![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫(kù)Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行來(lái)自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來(lái)自：百科![]()
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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來(lái)自：百科![]()
靈活 支持多種主流開(kāi)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(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自：百科
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