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- 深度學習訓練推理 內容精選 換一換
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開發(fā)是加速LCAP市場增長的主要趨勢。 然而,在實際智能化開發(fā)過程中,企業(yè)往往面臨以下困難: 大模型部署成本高,行業(yè)定制復雜 大模型的訓練和推理需要大量的計算資源,且需要專業(yè)的運維團隊進行管理,不同行業(yè)對模型的需求差異大,需要針對特定行業(yè)進行模型微調,開發(fā)一個智能化應用門檻還是較高的。來自:百科高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場景的預訓練模型。 高精度:大部分模型的準確率高于90%。 少數據:訓練所需的數據量更少。 智能標注:提升標注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎平臺,深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調度,按需使用。 訓練任務性能提升30%。 靈活開放 靈活的部來自:百科
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值得開發(fā)者關注,他最近一直在學習華為云開設的Mindspore和ModelArts相關的AI公開課, 其中,Mindspore是支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓練和推理框架。 ModelArts則是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺 ,為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化來自:百科GPU加速型云服務器包括G系列和P系列兩類。其中: G系列:圖形加速型 彈性云服務器 ,適合于3D動畫渲染、CAD等。 P系列:計算加速型或推理加速型彈性云服務器,適合于深度學習、科學計算、CAE等。 GPU加速實例總覽 GPU加速型云服務器包括圖形加速型(G系列)和計算加速型(P系列)兩類。 圖像加速G系列來自:百科