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    練數(shù)據(jù)讀取要盡量讀得快,減少計(jì)算對(duì) I/O 等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷時(shí)間。 2、文件接口方式數(shù)據(jù)共享訪問(wèn):由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模計(jì)算集群(GPU/NPU服務(wù)器),集群中服務(wù)器訪問(wèn)數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)源,即一個(gè)共享存儲(chǔ)空
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    署、增量更新全生命周期。 專屬定制:根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場(chǎng)景預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度:大部分模型準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù):訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注:提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺(tái),深度軟硬件協(xié)同。
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    0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用應(yīng)用,包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員
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    字段上,是創(chuàng)建索引前必須要考慮問(wèn)題。 創(chuàng)建和使用序列 序列Sequence是用來(lái)產(chǎn)生唯一整數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。序列值是按照一定規(guī)則自增整數(shù)。因?yàn)樽栽鏊圆恢貜?fù),因此說(shuō)Sequence具有唯一標(biāo)識(shí)性。 創(chuàng)建和管理視圖 視圖允許用戶保存常用或者復(fù)雜查詢。視圖在磁盤上并沒(méi)有被物理
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    模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己模型。 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,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主
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    要專業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理,不同行業(yè)對(duì)模型需求差異大,需要針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào),開發(fā)一個(gè)智能化應(yīng)用門檻還是較高。 缺少快速定制助手工具開發(fā)平臺(tái) 目前市場(chǎng)上雖然有一些單一環(huán)節(jié)低代碼開發(fā)工具,但缺乏全流程、低門檻定制化開發(fā)平臺(tái),難以滿足企業(yè)快速開發(fā)和迭代需求。并且缺乏行
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    將代碼目錄中除代碼以外文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過(guò)128MB,文件個(gè)數(shù)不超過(guò)4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)程序運(yùn)行在容器中,容器掛載目錄地址是唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全的。
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    大V講堂——人工智能能與不能 大V講堂——人工智能能與不能 時(shí)間:2020-12-15 11:39:38 通過(guò)本課程你將了解到人工智能能做什么,當(dāng)前AI應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能能與不能展開分析和討論。。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解:
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