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- 改變訓(xùn)練策略深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下，通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí)，希望盡量在不改變原始代碼的前提下，在昇騰AI處理器上能發(fā)揮最大性能。因此TBE來自：百科構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人來自：專題
- 改變訓(xùn)練策略深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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云產(chǎn)品應(yīng)用實(shí)踐賽題，低門檻，高上限，快來報(bào)名參賽，挑戰(zhàn)自我成就最強(qiáng)開發(fā)者，贏取精美禮品！ 即刻了解 CodeLabs訓(xùn)練營(溪村) 參加CodeLabs訓(xùn)練營，學(xué)習(xí)盤古大模型、人工智能、數(shù)字人等20+ 華為云產(chǎn)品 最佳應(yīng)用實(shí)踐，深入了解華為云產(chǎn)品能力，現(xiàn)場技術(shù)支持即時(shí)進(jìn)行答疑解惑！ 即刻了解來自：專題ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)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(xùn)練。 ModelArt來自：專題
- 改變訓(xùn)練策略深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢。 P2vs型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格來自：百科![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢。 P2v型彈性云服務(wù)器的規(guī)格來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
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使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
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提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識 openGauss伙伴使能策略 openGauss伙伴使能策略 時(shí)間：2021-06-16 17:29:42 數(shù)據(jù)庫 openGauss的伙伴使能策略包括以下幾種： 1. 培訓(xùn) 構(gòu)建培訓(xùn)認(rèn)證體系、開展內(nèi)核技術(shù)沙龍、組建用戶組。 2. 支持 社區(qū)支持團(tuán)隊(duì)。 3.來自：百科![]()
游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，從0開始，通過與環(huán)境的交互和試錯，學(xué)會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要包含如下步驟： 1、通過GPU分析場景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友，敵人，小地圖等）輸入狀態(tài)信息（Learner）。 2、根據(jù)策略模型輸出預(yù)測的動作指令（Policy）。來自：專題![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長，無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：百科![]()
/ 09 高峰論壇 專題論壇 開放演講 查看更多 開發(fā)者特別活動 CodeLabs訓(xùn)練營 7月8日-7月9日，來華為 開發(fā)者大會 2023（Cloud），加入10+熱門領(lǐng)域訓(xùn)練營，現(xiàn)場體驗(yàn)20+實(shí)操訓(xùn)練，還有DTSE交流答疑，學(xué)&練&講結(jié)合助力實(shí)戰(zhàn)提升！ 馬上預(yù)約 極客挑戰(zhàn)賽 7月8來自：專題
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