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- 深度訓練自動學習 內(nèi)容精選 換一換
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限帶寬)高速網(wǎng)絡進行深度的軟硬件全棧優(yōu)化,在資源池組網(wǎng)上保證大帶寬,滿足分布式訓練的海量參數(shù)同步要求。 在Kubernetes調(diào)度上,針對AI場景進行深度優(yōu)化,利用排隊、親和性、Gang Scheduling,對接AI分布式訓練框架,使能高效的AI分布式訓練,大幅度提升了計算效率。來自:百科了解詳情 使用自定義鏡像訓練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開發(fā)或訓練腳本的開發(fā),且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像,并上傳至SWR服務。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓練作業(yè),使用ModelArts提供的資源訓練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應用來自:專題
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算法、藥物知識圖譜,支撐藥企高效的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學習算法及藥物分析服務融入藥物研發(fā)過程,讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā),節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像:提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標注、難例篩選和自動學習服務,使用AI輔助診斷,完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重來自:百科Turbo高性能,加速訓練過程 1、訓練數(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,減少訓練任務中斷時間。 3 數(shù)據(jù)導入導出異步化,不占用訓練任務時長,無需部署外部遷移工具 1、訓練任務開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導入到SFS來自:專題構(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)的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能,支持多類型應用場景、多人來自:專題
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