- 筆記本深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練參數(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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時(shí)間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開發(fā)支持來自:百科現(xiàn)場服務(wù)人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型,并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警來自:百科
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、openGauss數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識,還能在心得專區(qū)分享自己的學(xué)習(xí)體會。學(xué)生和講師、學(xué)生之間都能深度互動(dòng),充分提升學(xué)習(xí)趣味性和積極性。 03 課后考試,即時(shí)了解學(xué)習(xí)效果 訓(xùn)練營在課程結(jié)束后,會組織線上隨堂考試,檢測學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過電腦、手機(jī)等多設(shè)備隨時(shí)隨地參加考試??荚嚍橹?來自:百科來自:百科
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流通的復(fù)雜性,有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀尽?華為云 DRS 關(guān)鍵特性 – 參數(shù)遷移(讓業(yè)務(wù)和應(yīng)用更無憂) 大部分參數(shù)不遷移,并不會導(dǎo)致遷移失敗,但參數(shù)往往直接影響到業(yè)務(wù)的運(yùn)行和性能表現(xiàn)DRS支持參數(shù)遷移,讓 數(shù)據(jù)庫遷移 后,業(yè)務(wù)和應(yīng)用更平滑,更無憂。 業(yè)務(wù)類參數(shù) 字符集設(shè)置 調(diào)度相關(guān) Timestamp默認(rèn)行為來自:百科
構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理,提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人來自:專題
CR服務(wù)二次開發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的 OCR 模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識別行業(yè)趨勢挑戰(zhàn)及相關(guān)場景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識別OCR知識體系; 3、通過模型訓(xùn)練,了解OCR開發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來自:百科
持GPU NVLink技術(shù),實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格來自:百科
首先華為云ModelArt服務(wù)可以調(diào)動(dòng)多模型,搭載更多算力,且分布式訓(xùn)練性能更快,成本低,性價(jià)比更高;其次ModelArt是一站式的 AI開發(fā)平臺 ,流程更簡單,數(shù)據(jù)標(biāo)注、處理、模型訓(xùn)練等功能均可實(shí)現(xiàn)。 由華為云底層算力支撐、在線學(xué)習(xí)/考試及實(shí)訓(xùn)平臺、基于實(shí)際案例開發(fā)的課程資源、平臺服務(wù)四部分來自:云商店
Turbo高性能,加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長,無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自:專題
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