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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來自：百科置文件編寫說明章節(jié)中的目標(biāo)檢測(cè)模型配置文件示例。 • 圖像分類模型配置文件示例 請(qǐng)參見ModelArts官網(wǎng)文檔，模型配置文件編寫說明章節(jié)中的圖像分類模型配置文件示例。 • 預(yù)測(cè)分析模型配置文件示例 請(qǐng)參見ModelArts官網(wǎng)文檔，模型配置文件編寫說明章節(jié)中的預(yù)測(cè)分析模型配置文件示例。來自：專題
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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)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(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。來自：百科來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云遷移中遷移批次優(yōu)先級(jí)規(guī)劃 云遷移中遷移批次優(yōu)先級(jí)規(guī)劃 時(shí)間：2021-01-29 09:41:20 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性工程，稍有不慎就會(huì)帶來不可預(yù)估的重大損失。因此我們?cè)谶M(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導(dǎo)、支撐云遷移工作的完成。華來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 中軟國際西安科技園區(qū)項(xiàng)目案例 中軟國際西安科技園區(qū)項(xiàng)目案例 時(shí)間：2021-04-17 14:22:13 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 智慧園區(qū) 用戶案例 中軟智慧園區(qū)源于自身實(shí)踐，依托華為云資源和平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)整體智慧化。 中軟國際西安科技園區(qū)，總建筑面積145726㎡來自：云商店![]()
了解 語音識(shí)別 基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 2020中國（深圳）數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)·鯤鵬創(chuàng)新大賽 2020中國（深圳）數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)·鯤鵬創(chuàng)新大賽 時(shí)間：2020-12-30 09:48:44 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 中央發(fā)布的《關(guān)于支持深圳建設(shè)中國特色社會(huì)主義先行示范區(qū)的意見》中明確提出：“積極發(fā)展智能經(jīng)濟(jì)、來自：百科![]()
針對(duì)如數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)中的具體問題，提供包含 數(shù)據(jù)治理 、AI模型訓(xùn)練、推理執(zhí)行等服務(wù)，運(yùn)營商獲取服務(wù)后無須任何開發(fā)即可在自身網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行部署和執(zhí)行推理，解決具體業(yè)務(wù)問題 優(yōu)勢(shì) 應(yīng)用服務(wù)豐富，覆蓋網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)領(lǐng)域多場(chǎng)景 服務(wù)覆蓋無線、固網(wǎng)、核心網(wǎng)、DC等多種網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，解決運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)中的運(yùn)維、效率和資源等各種問題來自：百科![]()
開發(fā)，通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4來自：百科![]()
如何在 代碼托管服務(wù) 中創(chuàng)建云端倉庫? 軟件開發(fā)生產(chǎn)線_玩轉(zhuǎn)代碼托管CodeArts Repo_代碼管理 應(yīng)用托管服務(wù)流程_代碼托管平臺(tái)_云應(yīng)用引擎CAE-華為云 移動(dòng)開發(fā)平臺(tái)_SAAS平臺(tái)_基礎(chǔ)軟件_ 低代碼開發(fā)平臺(tái) 華為云CodeArts API_如何在CodeArts API中設(shè)置API的設(shè)計(jì)規(guī)范？來自：專題![]()
模型的開發(fā)訓(xùn)練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測(cè)試數(shù)據(jù)），而在得到一個(gè)滿意的模型之后，需要將其應(yīng)用到正式的實(shí)際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中，進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、或以可視化和報(bào)表的形式把數(shù)據(jù)中的高價(jià)值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員，幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts Mode來自：百科![]()
模塊、張量加速引擎、運(yùn)行管理器、驅(qū)動(dòng)以及任務(wù)調(diào)度器。 在L1芯片使能層中，以芯片的張量加速引擎為核心，支持離線模型的加速計(jì)算。張量加速引擎中包含了標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫，這些算子經(jīng)過優(yōu)化后具有良好性能。算子在執(zhí)行過程中與位于算子加速庫上層的運(yùn)行管理器進(jìn)行交互，同時(shí)運(yùn)行管理器與L2執(zhí)行框架來自：百科![]()
要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts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(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)來自：百科![]()
功能，均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來自：百科![]()
時(shí)初始化、應(yīng)用數(shù)據(jù)/代碼傳輸幾個(gè)部分。而加載階段位于實(shí)例內(nèi)部，包括用戶應(yīng)用框架和代碼的初始化過程。在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界公開的研究成果中，針對(duì)實(shí)例啟動(dòng)過程中的每個(gè)階段都有大量的技術(shù)手段和優(yōu)化方法。如下圖所示，經(jīng)過優(yōu)化，實(shí)例冷啟動(dòng)的準(zhǔn)備階段和加載階段時(shí)間可被極大得縮短。 下面列舉了一些近來自：百科![]()
云容器實(shí)例提供如下特性，能夠很好的支持這類場(chǎng)景。 高性能計(jì)算：提供高性能計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和高I/O存儲(chǔ)，滿足密集計(jì)算的訴求 極速彈性：秒級(jí)資源準(zhǔn)備與彈性，減少計(jì)算過程中的資源處理環(huán)節(jié)消耗 免運(yùn)維：無需感知集群和服務(wù)器，大幅簡(jiǎn)化運(yùn)維工作、降低運(yùn)維成本 隨啟隨用、按需付費(fèi)：容器按需啟動(dòng)，按資源規(guī)格和使用時(shí)長付費(fèi)來自：百科![]()
設(shè)備。 云側(cè)平臺(tái) 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡(jiǎn)化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無縫對(duì)接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自：百科![]()
時(shí)間：2023-07-28 10:01:45 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 接口說明 批量移出伸縮組中的實(shí)例或批量添加伸縮組外的實(shí)例。批量對(duì)伸縮組中的實(shí)例設(shè)置或取消其實(shí)例保護(hù)屬性。批量將伸縮組中的實(shí)例轉(zhuǎn)入或移出備用狀態(tài)。 URL POST https://as.cn-north-1.myhuaweicloud來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 在點(diǎn)播服務(wù)中，音視頻文件轉(zhuǎn)碼失??？ 在點(diǎn)播服務(wù)中，音視頻文件轉(zhuǎn)碼失??？ 時(shí)間：2022-09-01 17:26:12 【點(diǎn)播 CDN 流量活動(dòng)】 在點(diǎn)播服務(wù)中，使用轉(zhuǎn)碼模板對(duì)上傳的音視頻文件進(jìn)行轉(zhuǎn)碼時(shí)，出現(xiàn)轉(zhuǎn)碼失敗的問題。您可以在 視頻點(diǎn)播 控制臺(tái)查看轉(zhuǎn)碼失敗的提示信來自：百科![]()
分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自：百科
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