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- 深度學習訓練網絡過程 內容精選 換一換
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【賽事簡介】華為NAIE(網絡人工智能引擎)是一個讓網絡AI開發(fā)更簡單、網絡AI應用更高效使能網絡自動駕駛的云服務平臺。為了引導新手在AI領域、網絡規(guī)建維優(yōu)業(yè)務領域從入門到精通，NAIE打造了網絡AI學習賽2021，并有網絡AI大神指導你完成從0到1的通關。本學習賽同步開啟KPI異常檢來自：百科對數(shù)據進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數(shù)據進行計算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據價值，發(fā)揮數(shù)據作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通?？梢詺w納為幾個步驟：確定目的、準備數(shù)據、訓練模型、評估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程來自：百科
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來自：百科【賽事簡介】 華為NAIE(網絡人工智能引擎)是一個讓網絡AI開發(fā)更簡單、網絡AI應用更高效使能網絡自動駕駛的云服務平臺。為了引導新手在AI領域、網絡規(guī)建維優(yōu)業(yè)務領域從入門到精通，NAIE打造了網絡AI學習賽2021，并有網絡AI大神指導你完成從0到1的通關。本學習賽同步開啟KPI異常檢來自：百科
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勁鯤鵬算力和 高性能網絡，更好滿足政府、互聯(lián)網等各類企業(yè)對云上業(yè)務高性價比、安全可靠等訴 求。 鯤鵬內存優(yōu)化型，KM1型 彈性云服務器 搭載鯤鵬920處理器及25GE智能高速網卡，提供大480GB基于 DDR4的內存實例和高性能網絡，擅長處理大型內存數(shù)據集和高網絡場景。 鯤鵬超高 I來自：百科![]()
華為云計算 云知識 E CS 創(chuàng)建過程--基礎配置（4） ECS創(chuàng)建過程--基礎配置（4） 時間：2021-07-01 11:00:50 云服務器 云計算 云主機 一、ECS購買流程-基礎配置 1、網絡帶寬 彈性云服務器根據不同的規(guī)格限制內網帶寬和內網收發(fā)包能力。 內網基準帶寬：指彈性云服務器能穩(wěn)定達到的保證帶寬。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎配置（3） ECS創(chuàng)建過程--基礎配置（3） 時間：2021-07-01 10:56:40 云服務器 云主機 云計算 一、ECS購買流程-基礎配置 1、規(guī)格如何選擇？ 針對不同的應用場景，可以選擇不同規(guī)格的彈性云服務器。不同類型云服務器適用場景舉例如下：來自：百科![]()
，特別是深度學習的大數(shù)據集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(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。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過來自：百科![]()
1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
構化數(shù)據的統(tǒng)一管理，提供數(shù)據通道、數(shù)據存儲、 數(shù)據管理 、數(shù)據展示等功能。人工智能平臺提供基于非結構化數(shù)據的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練，以及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據標注功能，支持多類型應用場景、多人來自：專題![]()
Studio的存儲過程管理 Data Studio的存儲過程管理 時間：2021-05-31 18:31:23 數(shù)據庫 Data Studio的存儲過程管理包括： 查看、修改和編譯存儲過程的代碼； 執(zhí)行或調試存儲過程； 針對 GaussDB 語法提供相應的存儲過程創(chuàng)建模板。 文中課程來自：百科![]()
開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓練。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握AI模型訓練原理及實現(xiàn)過程。來自：百科![]()
S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。 5、停止或刪除模型訓練作業(yè)，請參考停止、重建或查找作業(yè)。 6、如果您在訓練過程中遇到問題，文檔中提來自：專題![]()
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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![]()
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測的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調試分布式訓練。 ModelArt來自：專題![]()
lArts上進行訓練，再到Hilens Kit上進行應用，還提供了包含智慧工地場景-安全帽檢測、AI感知場景-智慧手勢、智慧交通場景-車牌檢測等多種場景的綜合實踐課。由在線學習、實驗管理、實驗資源調度3大平臺支撐資源呈現(xiàn)，完成課前、課中、課后全生命周期的教學過程。 基于華為云的人工智能實驗室建設來自：云商店![]()
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，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
