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- 深度學習訓練流程 內(nèi)容精選 換一換
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請參考以下指導在ModelArts上訓練模型: 1、您可以將訓練數(shù)據(jù)導入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進行數(shù)據(jù)標注或者數(shù)據(jù)預處理,也支持將已標注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務使用。 2、訓練模型的算法實現(xiàn)與指導請參考準備算法章節(jié)。 3、使用控制臺創(chuàng)建訓練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓練作業(yè)章節(jié)。 4、關于訓練作業(yè)日志、訓練資源占用等詳情請參考查看訓練作業(yè)日志。來自:專題NVLink 32G顯存(GPU直通) 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。來自:百科
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ModelArts分布式訓練 ModelArts分布式訓練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓練,使用分布式訓練極大減少訓練時間。也提供了分布式訓練調(diào)測的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓練。 ModelArt來自:專題使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求來自:百科
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首先華為云ModelArt服務可以調(diào)動多模型,搭載更多算力,且分布式訓練性能更快,成本低,性價比更高;其次ModelArt是一站式的 AI開發(fā)平臺 ,流程更簡單,數(shù)據(jù)標注、處理、模型訓練等功能均可實現(xiàn)。 由華為云底層算力支撐、在線學習/考試及實訓平臺、基于實際案例開發(fā)的課程資源、平臺服務四部分來自:云商店
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