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ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫(xiě)的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類(lèi)型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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在一組集群服務(wù)器上虛擬出多個(gè)類(lèi)似獨(dú)立服務(wù)器的部分。云服務(wù)器不是單個(gè)的物理服務(wù)器，它們之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)連接起來(lái)形成一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，擁有獨(dú)立的寬帶和IP。 云服務(wù)器具有安全可靠性高、易部署、擴(kuò)展性高（即時(shí)擴(kuò)展，按需擴(kuò)展）、性?xún)r(jià)比高等特點(diǎn)。 因?yàn)槭嵌鄠€(gè)服務(wù)器的集群，云服務(wù)器還具有硬件獨(dú)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來(lái)自：百科![]()
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了解更多 云服務(wù)器與云硬盤(pán)備份 目前彈性云服務(wù)器備份可以通過(guò)“云服務(wù)器備份”和“云硬盤(pán)備份”功能實(shí)現(xiàn)：如果是對(duì)彈性云服務(wù)器中的所有云硬盤(pán)（系統(tǒng)盤(pán)和數(shù)據(jù)盤(pán)）進(jìn)行備份，推薦使用云服務(wù)器備份功能 目前彈性云服務(wù)器備份可以通過(guò)“云服務(wù)器備份”和“云硬盤(pán)備份”功能實(shí)現(xiàn)：如果是對(duì)彈性云服務(wù)器中的所來(lái)自：專(zhuān)題![]()
計(jì)算加速型P1型彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 計(jì)算加速型P1型彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 時(shí)間：2020-04-01 22:11:34 云服務(wù)器 P1型彈性云服務(wù)器采用NVIDIA Tesla P100 GPU，在提供云服務(wù)器靈活性的同時(shí)，提供優(yōu)質(zhì)性能體驗(yàn)和優(yōu)良的性?xún)r(jià)比。P1型彈性云服務(wù)器支持GPU來(lái)自：百科![]()
MySQL 云盤(pán)存儲(chǔ)的實(shí)例規(guī)格CPU架構(gòu)分為X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)，具體實(shí)例規(guī)格類(lèi)型如下： 規(guī)格 說(shuō)明 適用場(chǎng)景 通用型（推薦） 與同一物理機(jī)上的其他通用型規(guī)格實(shí)例共享CPU資源，通過(guò)資源復(fù)用換取CPU使用率最大化，性?xún)r(jià)比較高，適用于對(duì)性能穩(wěn)定性要求較低的應(yīng)用場(chǎng)景。 側(cè)重對(duì)成本、性?xún)r(jià)比要求較高的場(chǎng)景。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
介紹怎樣購(gòu)買(mǎi)Windows彈性云服務(wù)器 購(gòu)買(mǎi)并登錄Linux彈性云服務(wù)器 05:26 介紹怎樣購(gòu)買(mǎi)Linux彈性云服務(wù)器 購(gòu)買(mǎi)并登錄Linux彈性云服務(wù)器 介紹怎樣購(gòu)買(mǎi)Linux彈性云服務(wù)器 彈性云服務(wù)器 ECS 介紹 03:28 彈性云服務(wù)器 ECS 介紹 介紹什么是彈性云服務(wù)器 購(gòu)買(mǎi)并登錄Windows彈性云服務(wù)器來(lái)自：專(zhuān)題![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來(lái)自：百科![]()
靈活 支持多種主流開(kāi)源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專(zhuān)屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿(mǎn)足自定義框架及算子需求。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自：百科![]()
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