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    來自:專題
    ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像,但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候,預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像,但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候,預(yù)置
    來自:專題
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    來自:專題
    軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試,零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識(shí) 軟件開發(fā)知識(shí)圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 初級(jí)、中級(jí)在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn),快速理解學(xué)習(xí)內(nèi)容
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    BE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望盡量在不改變?cè)即a的
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    個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)
    來自:專題
    通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供
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    多卡演進(jìn)到AI專用芯片。云容器實(shí)例針對(duì)這些場(chǎng)景做深度優(yōu)化,提供高性能AI容器。 以容器的方式支持GPU以及專用Ascend AI芯片,讓GPU和Ascend芯片的異構(gòu)算力服務(wù)于大規(guī)模AI訓(xùn)練。 借助自身硬件優(yōu)勢(shì),采用硬件感知的NUMA(Non-uniform memory acc
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    來自:專題
    通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢 大數(shù)據(jù)分析 人工智能應(yīng)用
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