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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練精度低 內(nèi)容精選 換一換
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文字識(shí)別全景實(shí)踐課 文字識(shí)別全景實(shí)踐課 時(shí)間：2020-12-09 10:36:44 華為云文字識(shí)別 OCR 服務(wù)融合深度學(xué)習(xí)及多種圖像處理技術(shù)，提供豐富全面的文字識(shí)別服務(wù)，具有精度高，穩(wěn)定性強(qiáng)，適應(yīng)多種場(chǎng)景等特點(diǎn)。本次活動(dòng)采用直播教學(xué)+技術(shù)干貨形式，掃除OCR服務(wù)實(shí)際應(yīng)用的問題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。來(lái)自：百科權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面，在該頁(yè)面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來(lái)自：專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練精度低 相關(guān)內(nèi)容
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請(qǐng)參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理，也支持將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實(shí)現(xiàn)與指導(dǎo)請(qǐng)參考準(zhǔn)備算法章節(jié)。 3、使用控制臺(tái)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請(qǐng)參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。來(lái)自：專題優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價(jià)比的計(jì)算平臺(tái)。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P1實(shí)例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練精度低 更多內(nèi)容
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MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU，能夠提供超強(qiáng)的實(shí)時(shí)推理能力。Pi2型彈性云服務(wù)器借助T4的INT8運(yùn)算器，能夠提供最大130TOPS的INT8算力。Pi2也可以支持輕量級(jí)訓(xùn)練場(chǎng)景。 Pi2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格來(lái)自：百科![]()
Direct 支持GPU Direct技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信；搭載NvLink技術(shù)，使GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率提升5倍。數(shù)據(jù)傳輸實(shí)現(xiàn)高帶寬、低時(shí)延，數(shù)據(jù)傳輸效率高，綜合數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng) 視頻圖像渲染 提供專業(yè)級(jí)視頻圖像渲染能力 視頻渲染-GRID G1實(shí)例基于NVIDIA®Tesla®M60構(gòu)建，采用NVIDIA來(lái)自：百科![]()
實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的快速構(gòu)建，讓AI在行業(yè)的落地更簡(jiǎn)單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動(dòng)AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類通用場(chǎng)景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)來(lái)自：百科![]()
2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對(duì)當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練，端邊推來(lái)自：百科![]()
離線模型生成過程中量化會(huì)將高精度數(shù)據(jù)向低比特?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行量化，讓最終的離線模型更加輕量化，從而達(dá)到節(jié)約網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)空間、降低傳輸時(shí)延以及提高運(yùn)算執(zhí)行效率的目的。在量化過程中，由于模型存儲(chǔ)大小受參數(shù)影響很大，因此離線模型生成器重點(diǎn)支持卷積算子、全連接算子以及深度可分離卷積（Convolut來(lái)自：百科![]()
量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí)，科學(xué)計(jì)算，CAE等；G系列適合于3D動(dòng)畫渲染，CAD等 應(yīng)用場(chǎng)景 人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元，在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算；Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低，可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理來(lái)自：百科![]()
特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，來(lái)自：專題![]()
，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過來(lái)自：百科![]()
央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。來(lái)自：專題![]()
一卡多路并發(fā)訓(xùn)練、推理，高效率低成本 提供數(shù)字人的API/SDK調(diào)用接口，伙伴可集成至自有平臺(tái) 1分鐘教程讓您快速上手體驗(yàn) 1分鐘教程讓您快速上手體驗(yàn) 基于 MetaStudio 控制臺(tái)提交數(shù)字人訓(xùn)練 數(shù)字人應(yīng)用制作 您只需上傳正面照片，在5秒內(nèi)就能生成自己的專屬風(fēng)格化數(shù)字人形象，低門檻數(shù)字人制作，捏臉制作，所見即所得。來(lái)自：專題![]()
支持發(fā)票基礎(chǔ)信息、車輛信息等多項(xiàng)字段自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取 簽名和蓋章自動(dòng)檢測(cè) 支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測(cè)，提升合規(guī)審核效率 識(shí)別精度高 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景，文字識(shí)別精度高 3.醫(yī)療保險(xiǎn) 自動(dòng)識(shí)別醫(yī)療單據(jù)藥品明細(xì)、年齡、性別等關(guān)鍵字段并錄入系統(tǒng)，結(jié)合身份證、銀行卡OCR，快速完成保險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
管理的同時(shí)又兼顧用戶隱私的訴求？ 解決方案 IoT邊緣提供低時(shí)延、接口多樣化、本地自閉環(huán)管理等能力。 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理，所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán)。 非隱私數(shù)據(jù)予以清洗匯總后，上傳至云端進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，持續(xù)優(yōu)化及更新本地智能算法。 接口多樣化，支持園區(qū)各類子系統(tǒng)/設(shè)備接入IoT邊緣進(jìn)行智能管理。來(lái)自：百科![]()
Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 前端開發(fā)-標(biāo)準(zhǔn)頁(yè)面 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 04:57 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 快速發(fā)布Welink輕應(yīng)用 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 07:20 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 邏輯開發(fā)-服務(wù)編排 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 04:03 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái)來(lái)自：專題![]()
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等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來(lái)自：專題![]()
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(tái) ，流程更簡(jiǎn)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(tái)、基于實(shí)際案例開發(fā)的課程資源、平臺(tái)服務(wù)四部分來(lái)自：云商店![]()
使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科
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