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- 深度學(xué)習(xí)調(diào)度框架 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 時(shí)間：2020-12-15 10:41:51 華為云學(xué)院提供了豐富的線上學(xué)習(xí)課程，課程采用視頻、文檔、測(cè)試題、動(dòng)手實(shí)操等多種學(xué)習(xí)方式。通過本課程，讓開發(fā)者、伙伴、技術(shù)愛好者等全體用戶掌握在線學(xué)習(xí)職業(yè)認(rèn)證的方法，了解職業(yè)認(rèn)來自：百科什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹來自：百科
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學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術(shù) 在線課程 區(qū)塊鏈概念了解 了解區(qū)塊鏈的基本概念，為學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實(shí)踐課 本期課程結(jié)合華為云區(qū)塊鏈服務(wù) BCS ，從入門到實(shí)踐，循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課，涵蓋B CS 基礎(chǔ)概念、各行各業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀來自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 服務(wù)網(wǎng)格與微服務(wù)框架流量治理對(duì)比 服務(wù)網(wǎng)格與微服務(wù)框架流量治理對(duì)比 時(shí)間：2021-07-01 14:19:46 以下是服務(wù)網(wǎng)格與微服務(wù)框架流量治理對(duì)比的內(nèi)容： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????????????????????????來自：百科
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數(shù)十毫秒甚至是數(shù)毫秒，然而用戶側(cè)的延遲卻仍然存在，例如程序狀態(tài)的恢復(fù)，變量或者配置文件的重新初始化，相關(guān)庫和框架的啟動(dòng)。具體來講，在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，TensorFlow框架的啟動(dòng)過程往往需要花費(fèi)數(shù)秒，即使實(shí)例運(yùn)行時(shí)環(huán)境的啟動(dòng)時(shí)間再短，應(yīng)用整體的冷啟動(dòng)時(shí)延對(duì)用戶而言依然是無法接受的來自：百科![]()
便算法科學(xué)家進(jìn)行訓(xùn)練和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的訓(xùn)練框架。 AI容器通過拓?fù)溆H和性調(diào)度，調(diào)度任務(wù)時(shí)將GPU間網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)狀態(tài)也考慮在內(nèi)，保證GPU間高速通信，從而提升線性加速比，目前32卡GPU線性加速比為0.97+，比友商提升50%。來自：百科![]()
備的能力就好。 主要模塊有WSGI API框架、統(tǒng)一的API框架、Manager層和Driver層。 • WSGI API框架：提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的API框架模型，讓生態(tài)伙伴更多的關(guān)注自身的業(yè)務(wù)邏輯，而不是公共框架模型； • 統(tǒng)一的API框架：主要負(fù)責(zé)參數(shù)檢查等動(dòng)作，封裝API的返回值；來自：百科![]()
，減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā)：針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求，來自：云商店![]()
索需要學(xué)習(xí)的課程，進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測(cè)試，學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”. 或者點(diǎn)擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計(jì)劃 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目，來自：云商店![]()
點(diǎn)： 預(yù)測(cè)與決策解耦。預(yù)測(cè)精度和調(diào)度成本之間的權(quán)衡來自于預(yù)測(cè)和決策的耦合，即往往在調(diào)度期間進(jìn)行代價(jià)高昂的模型推斷。我們可以將預(yù)測(cè)和決策解耦。具體來說，調(diào)度器可以在新實(shí)例到來之前對(duì)資源環(huán)境進(jìn)行建模，并基于假設(shè)進(jìn)行提前預(yù)測(cè)。當(dāng)一個(gè)新的實(shí)例到來，并且調(diào)度時(shí)的資源環(huán)境符合我們之前的假設(shè)時(shí)來自：百科![]()
全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)點(diǎn)組的流量比例。如果監(jiān)聽器中有多個(gè)終端節(jié)點(diǎn)組，分配流量時(shí)優(yōu)先選擇時(shí)延最低的終端節(jié)點(diǎn)組，并按照該終端節(jié)點(diǎn)組的流量調(diào)度值分配流量，然后再向其他終端節(jié)點(diǎn)組分配其余流量。 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)來自：專題![]()
SQL，定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出，快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶無需關(guān)心計(jì)算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能，降低流數(shù)據(jù)分析門檻。 獨(dú)享集群 全托管模式，自動(dòng)彈性伸縮，用戶完全不感知計(jì)算集群，無需關(guān)心大數(shù)據(jù)框架和資源調(diào)度框架，即時(shí)提交作業(yè)后，可視化查看作業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)。提供共享集群和獨(dú)享集群兩種模式，來自：百科![]()
云知識(shí) TBE及其優(yōu)勢(shì)特性 TBE及其優(yōu)勢(shì)特性 時(shí)間：2021-02-25 14:08:49 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開發(fā)框架，開發(fā)者可以基于此框架使用Python語言開發(fā)自定義算子。那么，我們來了解一下什么是TBE。 TBE的全稱為Tensor Boost來自：百科![]()
之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)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)，希望來自：百科![]()
XNet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)開發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向A來自：百科![]()
AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通來自：百科![]()
個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來自：專題![]()
支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與ECS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) 支持EVS， OBS 等存儲(chǔ)，并且在此基礎(chǔ)上提供本地NVME SSD，單來自：百科![]()
場(chǎng)景-車牌檢測(cè)等多種場(chǎng)景的綜合實(shí)踐課。由在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)管理、實(shí)驗(yàn)資源調(diào)度3大平臺(tái)支撐資源呈現(xiàn)，完成課前、課中、課后全生命周期的教學(xué)過程。 基于華為云的人工智能實(shí)驗(yàn)室建設(shè) 知途教育在線學(xué)習(xí)及實(shí)驗(yàn)教學(xué)管理平臺(tái)為高校提供資源支撐，通過實(shí)驗(yàn)調(diào)度平臺(tái)調(diào)用華為云API，對(duì)接華為云的AI開發(fā)平來自：云商店![]()
文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Jekyll 文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 11:49:21 Jekyll 是一個(gè)靜態(tài)站點(diǎn)生成工具。它將 Markdown （或者 Textile） 以及 Liquid 轉(zhuǎn)化成一個(gè)完整的可發(fā)布的靜態(tài)網(wǎng)站。 Jekyll文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Redux文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Redux文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-06-29 17:29:49 Redux 是 JavaScript 狀態(tài)容器，提供可預(yù)測(cè)化的狀態(tài)管理、構(gòu)建一致化的應(yīng)用，運(yùn)行于不同的環(huán)境（客戶端、服務(wù)器、原生應(yīng)用），并且易于測(cè)試。來自：百科
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