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ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(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MindSpore官網(wǎng)。來自:專題
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消除故障。關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI),反應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)性能和質(zhì)量。對KPI進(jìn)行檢測,能夠及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劣化風(fēng)險。本賽題數(shù)據(jù)中提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù),采樣間隔為1小時。參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集),訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測試數(shù)據(jù)集)中的異常。 【賽事階段】來自:百科
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