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1、SFS Turbo支持自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,冷數(shù)據(jù)自動分級到 OBS ,釋放高性能存儲空間用于接收新的熱數(shù)據(jù)。 2、訪問冷數(shù)據(jù)時SFS Turbo從OBS自動加載數(shù)據(jù)提升訪問性能。 5 多AI開發(fā)平臺、生態(tài)兼容 pytorch、mindspore等主流AI應(yīng)用框架,kubernetes容器來自:專題打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 時間:2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者,介紹華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:大數(shù)據(jù)趨勢洞察;TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案;解決方案案例。來自:百科
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通過對教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持來自:百科主要介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時,也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測的代碼示例,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開 模型訓(xùn)練加速 收起 展開 針對AI訓(xùn)練場景中大模型Check來自:專題
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云知識 華為云自研云數(shù)據(jù)庫GeminiDB兼容多款NoSQL接口的數(shù)據(jù)庫服務(wù) 華為云自研云數(shù)據(jù)庫GeminiDB兼容多款NoSQL接口的數(shù)據(jù)庫服務(wù) 時間:2021-07-13 10:52:15 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL 云圖說 什么是云數(shù)據(jù)庫GeminiDB? 云數(shù)據(jù)庫Gem來自:百科
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