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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練參數(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來(lái)自：百科ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來(lái)自：專(zhuān)題
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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通過(guò)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(shū)。 通過(guò)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(shū)。 服務(wù)咨詢來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 伸縮策略參數(shù)說(shuō)明 伸縮策略參數(shù)說(shuō)明 時(shí)間：2021-07-01 13:34:15 彈性伸縮 云服務(wù)器 云計(jì)算 云主機(jī) 一、策略類(lèi)型 1、伸縮策略可以觸發(fā)伸縮活動(dòng)，是對(duì)伸縮組中實(shí)例數(shù)量進(jìn)行調(diào)整的一種方式。伸縮策略規(guī)定了伸縮活動(dòng)觸發(fā)需要滿足的條件及需要執(zhí)行的操作，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 創(chuàng)建虛擬接口參數(shù)有哪些 創(chuàng)建虛擬接口參數(shù)有哪些 時(shí)間：2021-07-02 19:55:07 云專(zhuān)線 云數(shù)據(jù)庫(kù) 創(chuàng)建虛擬接口的參數(shù)有：區(qū)域、名稱(chēng)、物理專(zhuān)線、虛擬網(wǎng)關(guān)、VLAN、本端網(wǎng)關(guān)、遠(yuǎn)端網(wǎng)關(guān)幾個(gè)內(nèi)容、路由模式、遠(yuǎn)端子網(wǎng)、BGP鄰居AS號(hào)、BGP鄰居MD5值、描述等內(nèi)容。來(lái)自：百科![]()
Docker build命令參數(shù)詳細(xì)介紹 Docker build命令參數(shù)詳細(xì)介紹 時(shí)間：2021-06-30 18:47:00 在使用Dockerfile進(jìn)行構(gòu)建時(shí)，會(huì)用到的Docker build命令參數(shù)如下，你也可以在Description列中看到各個(gè)命令參數(shù)的詳細(xì)介紹： 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云審計(jì) 事件主要參數(shù)介紹 云審計(jì)事件主要參數(shù)介紹 時(shí)間：2021-07-01 16:26:43 云審計(jì)事件中，各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)的介紹如下： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
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。來(lái)自：百科![]()
高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(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。 資源秒級(jí)調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。 靈活開(kāi)放 靈活的部來(lái)自：百科![]()
全球首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤(pán)古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤(pán)古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤(pán)古獨(dú)特技術(shù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型，暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺(tái) 。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tra來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)支持來(lái)自：百科
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