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  • GPU云服務(wù)器訓(xùn)練cnn 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云提供一站式人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái),通過(guò)對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型,助力短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢(shì) 算法豐富:提供圖像分類、物體檢測(cè)等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型;提供大量基于開(kāi)源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型,加速模型訓(xùn)練 使用便捷:無(wú)縫對(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算,滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求
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    香港云服務(wù)器 云服務(wù)器 免費(fèi)體驗(yàn) 試用 windows系統(tǒng)虛擬主機(jī)介紹及配置 建網(wǎng)站用什么服務(wù)器 國(guó)內(nèi)云服務(wù)器價(jià)格對(duì)比 輕量云服務(wù)器價(jià)格 虛擬主機(jī)空間購(gòu)買 云計(jì)算服務(wù)器搭建教程 高帶寬云服務(wù)器 云服務(wù)器免費(fèi)體驗(yàn)30天 云服務(wù)器免費(fèi)1年 虛擬主機(jī)和虛擬服務(wù)器 云電腦和云服務(wù)器的區(qū)別
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    ①支持異構(gòu)計(jì)算:GPU/Ascend等芯片加速能力 ②縮短訓(xùn)練時(shí)間:支持更高的GPU線性加速比及分布式訓(xùn)練,加快訓(xùn)練速度 ③按需付費(fèi)降低成本:按需付費(fèi)降低訓(xùn)練和推理資源預(yù)留成本 ④免運(yùn)維:AI算法工程師即可操作 【場(chǎng)景2】 高性能容器批量計(jì)算(Job類任務(wù)) 關(guān)鍵訴求: ①按需付費(fèi)降低成本:任務(wù)型計(jì)算,短時(shí)
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    、金融分析、圖形工作站、大數(shù)據(jù)搜索 計(jì)算加速型(FPGA加速型FP1、Ascend推理/訓(xùn)練型、GPU推理型PI1、GPU計(jì)算型P1/P2、GPU加速型G1/G3):生物制藥、游戲動(dòng)畫、視頻編碼、高性能科學(xué)和工程應(yīng)用 裸金屬主機(jī)(GPU加速型、旗艦型、企業(yè)型、R計(jì)算型、通用型):核心數(shù)據(jù)庫(kù)、高性能計(jì)算、金融安全場(chǎng)景
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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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    文件共享 內(nèi)容管理和Web服務(wù) AI云存儲(chǔ) 場(chǎng)景介紹 面向AI場(chǎng)景提供OBS+SFS Turbo訓(xùn)練和推理加速方案,增強(qiáng)存儲(chǔ)讀寫性能,助力AI訓(xùn)練加速,減少GPU/NPU等待時(shí)間、提升資源利用效率 優(yōu)勢(shì) 高性能存儲(chǔ),加速訓(xùn)練 •SFS Turbo提供高性能存儲(chǔ),GPU/NPU存儲(chǔ)I/O無(wú)空閑等待
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    在內(nèi),保證GPU間高速通信,從而提升線性加速比,目前32卡GPU線性加速比為0.97+,比友商提升50%。 AI容器支持多種算力,包括昇騰算力,相比傳統(tǒng)GPU算力提升30%。 通過(guò)使用AI容器,華為云在DAWN Bench性能評(píng)比中奪得雙料冠軍,128卡GPU線性加速比達(dá)到0.8。
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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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    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。 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(lái)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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,
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    了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像,并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch,訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像,并使用
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    決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): ●高效:云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控:智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控
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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。
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