- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中停下來(lái) 內(nèi)容精選 換一換
-
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(hù)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
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中停下來(lái) 相關(guān)內(nèi)容
-
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
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中停下來(lái) 更多內(nèi)容
-
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(chǔ)、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺(tái)提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)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(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類(lèi)型應(yīng)用場(chǎng)景、多人來(lái)自:專(zhuān)題AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 產(chǎn)品為用戶(hù)提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶(hù)提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全來(lái)自:專(zhuān)題Turbo高性能,加速訓(xùn)練過(guò)程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)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(zhǎng),無(wú)需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS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、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含: 開(kāi)發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)) 部署上線(在線服務(wù)) 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開(kāi)發(fā)者,根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來(lái)自:專(zhuān)題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、openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí),還能在心得專(zhuān)區(qū)分享自己的學(xué)習(xí)體會(huì)。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(yíng)在課程結(jié)束后,會(huì)組織線上隨堂考試,檢測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過(guò)電腦、手機(jī)等多設(shè)備隨時(shí)隨地參加考試??荚嚍橹?來(lái)自:百科16:33:42 云計(jì)算 混合云 在以“政企深度用云,釋放數(shù)字生產(chǎn)力”為主題的 華為云Stack 戰(zhàn)略暨新品發(fā)布會(huì)上,華為云提出深度用云三大關(guān)鍵舉措,并發(fā)布華為云Stack 8.2版本,以智能進(jìn)化推動(dòng)創(chuàng)造行業(yè)新價(jià)值。 隨著數(shù)字化進(jìn)程的不斷深入,政企客戶(hù)也將進(jìn)入深度用云的新階段,面向未來(lái)的跨越有兩個(gè)核心要素:來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練
- 深度學(xué)習(xí)算法中的預(yù)訓(xùn)練(Pretraining)
- 《駕馭MXNet:深度剖析分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的高效之道》
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 基于深度學(xué)習(xí)的石油煉化過(guò)程中的工藝參數(shù)優(yōu)化
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)筆記(四)訓(xùn)練集
- PyTorch 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) |用 TensorFlow 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 基于深度學(xué)習(xí)的石油煉化過(guò)程中的產(chǎn)品定價(jià)策略
- 利用深度學(xué)習(xí)提高石油煉化過(guò)程中的產(chǎn)品質(zhì)量