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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式 內(nèi)容精選 換一換
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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(hù)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(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來(lái)自：專(zhuān)題ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶(hù)自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置來(lái)自：專(zhuān)題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式 相關(guān)內(nèi)容
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、openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)，還能在心得專(zhuān)區(qū)分享自己的學(xué)習(xí)體會(huì)。學(xué)生和講師、學(xué)生之間都能深度互動(dòng)，充分提升學(xué)習(xí)趣味性和積極性。 03 課后考試，即時(shí)了解學(xué)習(xí)效果 訓(xùn)練營(yíng)在課程結(jié)束后，會(huì)組織線上隨堂考試，檢測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過(guò)電腦、手機(jī)等多設(shè)備隨時(shí)隨地參加考試?？荚嚍橹?來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式 更多內(nèi)容
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提供多種預(yù)置模型，開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)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(kāi)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語(yǔ)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(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)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(lái)自：百科![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像來(lái)自：云商店![]()
面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開(kāi)發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿(mǎn)足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專(zhuān)題![]()
HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型，暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺(tái) 。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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Tra來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開(kāi)發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務(wù)）。AI全流程開(kāi)發(fā)支持來(lái)自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿(mǎn)足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專(zhuān)題![]()
請(qǐng)參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理，也支持將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實(shí)現(xiàn)與指導(dǎo)請(qǐng)參考準(zhǔn)備算法章節(jié)。 3、使用控制臺(tái)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請(qǐng)參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿(mǎn)足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專(zhuān)題![]()
/Pi1實(shí)例，滿(mǎn)足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)性能計(jì)算方式 云硬盤(pán)性能計(jì)算方式 時(shí)間：2021-02-18 17:05:52 云硬盤(pán) 云硬盤(pán)的性能與容量相關(guān)，在一定的容量范圍內(nèi)，性能是隨著容量線性增長(zhǎng)的。目前，普通IO云盤(pán)每GB的IOPS為2。高IO云硬盤(pán)每GB的IOPS為6，超過(guò)IO云硬盤(pán)每GB的來(lái)自：百科![]()
開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿(mǎn)足定制化需求、從Idea到落地開(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。來(lái)自：百科
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