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  • 詞向量訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模 內(nèi)容精選 換一換
  • MySQL實(shí)例變更 云數(shù)據(jù)庫(kù)PostgreSQL只讀實(shí)例 MySQL創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)句 數(shù)據(jù)庫(kù)登錄入口_華為 GaussDB 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)試用 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB
    來自:專題
    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(shí),也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測(cè)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(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景中大模型Check
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  • ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理模塊用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗(yàn)算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過不同版本間的評(píng)估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 M
    來自:專題
    云知識(shí) 什么是大規(guī)模并行處理 什么是大規(guī)模并行處理 時(shí)間:2021-04-02 14:50:21 大規(guī)模并行處理即MPP(Massively Parallel Processor )。 在數(shù)據(jù)庫(kù)非共享集群中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有獨(dú)立的磁盤存儲(chǔ)系統(tǒng)和內(nèi)存系統(tǒng),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)模型和應(yīng)用特點(diǎn)
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  • 詞向量訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 中國(guó)云原生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模 中國(guó)云原生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模 時(shí)間:2021-06-30 18:01:41 在中國(guó),整個(gè)云原生產(chǎn)業(yè)的規(guī)模發(fā)展十分迅猛: 調(diào)查顯示,2019年中國(guó)云原生市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了350.2億元,并且云原生技術(shù)在加速向各個(gè)垂直行業(yè)滲透。 企業(yè)在云原生
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    存和加載。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取要盡量讀得快,減少計(jì)算對(duì) I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷的時(shí)間。 2、文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問:由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群(GPU/NPU服務(wù)器),集群中的服務(wù)器訪問的數(shù)據(jù)來自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個(gè)
    來自:專題
    介紹基于Pytorch引擎的多機(jī)多卡數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。 了解詳情 分布式訓(xùn)練代碼示例 示例:創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練(PyTorch+GPU) 介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來啟動(dòng)PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對(duì)應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例:創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練(PyTorch+NPU)
    來自:專題
    使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云
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    AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(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。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)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(dòng),一切皆服務(wù)。
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    云知識(shí) 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 時(shí)間:2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級(jí)Java編程規(guī)范的要求,更好完成學(xué)生向開發(fā)者,初級(jí)開發(fā)者向高級(jí)開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡(jiǎn)介】 華為云求職訓(xùn)練營(yíng)·J
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    如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度,需要參賽團(tuán)隊(duì)自行負(fù)責(zé),我方不再負(fù)責(zé)額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者比賽議程】 1、時(shí)間:5月11日-5月25日為訓(xùn)練營(yíng)暨大賽報(bào)名時(shí)間; 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營(yíng)(兩期)授課階段,兩期訓(xùn)練營(yíng)課程內(nèi)容一樣,同一隊(duì)伍不可重復(fù)參加; 3、6月18日-7月24日為大賽時(shí)間;
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    還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書 訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證,通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營(yíng)參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營(yíng)獎(jiǎng)品,等你拿!
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 算力已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生產(chǎn)力,多業(yè)務(wù)場(chǎng)景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 江蘇鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 江蘇鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-29 17:22:46 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè),協(xié)同2020南京創(chuàng)新周活動(dòng)及2020華為云與計(jì)算城市峰會(huì),更好的培育江蘇鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài),深入
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    支持數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理,提供數(shù)據(jù)集版本管理,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-29 17:06:34 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,落實(shí)《重慶市促進(jìn)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動(dòng)方案》,
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    華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)高校訓(xùn)練營(yíng)-北京大學(xué)深圳研究生院&華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合出品 華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)高校訓(xùn)練營(yíng)-北京大學(xué)深圳研究生院&華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:49:03 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 在當(dāng)今移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,數(shù)據(jù)為王,數(shù)據(jù)挖掘及如
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    在0代碼修改的基礎(chǔ)下,實(shí)現(xiàn)算法模型的超參搜索。需要完成以下步驟: 準(zhǔn)備工作 1、數(shù)據(jù)已完成準(zhǔn)備:已在ModelArts中創(chuàng)建可用的數(shù)據(jù)集,或者您已將用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請(qǐng)準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本,并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開發(fā)指導(dǎo)參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中,用戶需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。 4、已在O
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