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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時gpu的內(nèi)存 內(nèi)容精選 換一換
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容器云 云服務(wù)器 華為云容器實例(CCI),業(yè)界首個基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù),提供極致容器體驗,讓用戶專注于應(yīng)用和業(yè)務(wù),無需感知集群和服務(wù)器。下面一起來了解其三大應(yīng)用場景及場景的關(guān)鍵訴求。 【場景1】 AI計算 關(guān)鍵訴求: ①支持異構(gòu)計算:GPU/Ascend等芯片加速能力來自:百科、Hadoop計算密集型。推薦使用磁盤增強型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載,例如:Hadoop分布式計算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲是基于HDD的存儲實例,默認配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力,提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最來自:專題
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和經(jīng)歷學(xué)習(xí)托管類知識,尤其是云原生時代下的docker 還有k8s等; 第二:對于參數(shù)量很大的模型上線后很難找到足量、優(yōu)質(zhì)的算力資源快速獲得推理結(jié)果,推理性能差。從基礎(chǔ)架構(gòu)工程師的視角來看,GPU硬件設(shè)備成本高,研究階段的需求量尚且能夠滿足,但是上線后面對海量用戶和請求的資源量過于龐大,需要大量的投入;來自:百科AI框架,如果MindSpore要進行多機分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺機器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的 OBS 路徑,實際使用時請?zhí)鎿Q為自己的實際OBS路徑。 ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個別的參數(shù)即可。來自:專題
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可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如 人臉識別 、車輛識別、周界入侵、文字識別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán)來自:專題基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 網(wǎng)站論壇 不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容(UGC)類網(wǎng)站的重點工作,基于 內(nèi)容審核 ,可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)圖片,幫助客戶快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高 處理速度快來自:百科
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