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- 穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
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優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。來自：百科面頂部“登錄” ，如 下圖所示： 2 我的課程 登錄成功后，點(diǎn)擊網(wǎng)站上方學(xué)習(xí)中心，看到學(xué)習(xí)的課程。 學(xué)生查看學(xué)習(xí)的課程如下圖所示： 3 課程學(xué)習(xí) 3.1 課程內(nèi)容學(xué)習(xí) 點(diǎn)擊課程圖片，進(jìn)入課程主頁學(xué)習(xí) 章節(jié)導(dǎo)航中，可以看到課程安排需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，如下圖所示 課程內(nèi)容包含：視頻，文檔，網(wǎng)頁，附件，測驗(yàn)和作業(yè)。來自：云商店
- 穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) 相關(guān)內(nèi)容
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方式二：通過引進(jìn)資源開課方式，創(chuàng)建開課。 4.1.1 開課信息設(shè)置 創(chuàng)建開課完成后，點(diǎn)擊管理，對(duì)開課進(jìn)行相關(guān)設(shè)置。 1. 可以對(duì)開課的時(shí)間、開課名稱等屬性進(jìn)行設(shè)置 2. 對(duì)本次開課的課程信息進(jìn)行設(shè)置 3. 對(duì)本次開課的教師信息進(jìn)行設(shè)置 4.1.2 教學(xué)內(nèi)容安排 點(diǎn)擊教學(xué)活動(dòng)中備課，安排和設(shè)置課程內(nèi)容。如下圖所示。 課程內(nèi)容支持來自：云商店人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）來自：專題
- 穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) 更多內(nèi)容
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開發(fā)者可利用平臺(tái)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺(tái)中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺(tái)核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫，模型庫來自：其他![]()
數(shù)據(jù)標(biāo)注 模型訓(xùn)練過程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力： 人工標(biāo)注：對(duì)于不同類型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注：智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系來自：專題![]()
專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺(tái)，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級(jí)調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。來自：百科![]()
來自：百科![]()
4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧； 7、了解平臺(tái)可利用的網(wǎng)絡(luò)人工智能開發(fā)及大賽資源及中軟國際教育測評(píng)體系。 虛擬私有云 VPC 虛擬私有云（Virtual來自：百科![]()
適用于需要超大帶寬和超低時(shí)延的場景。 超高性能云硬盤，可用于企業(yè)關(guān)鍵性業(yè)務(wù)，適合高吞吐、低時(shí)延的工作負(fù)載。 高性價(jià)比的云硬盤，可用于高吞吐、低時(shí)延的企業(yè)辦公。 可用于一般訪問的工作負(fù)載。 典型應(yīng)用場景 數(shù)據(jù)庫：Oracle、SQL ServerClickHouse AI場景 超大帶寬的讀寫密集型場景來自：專題![]()
財(cái)務(wù)報(bào)銷場景解決方案介紹 第4章 OCR 服務(wù)二次開發(fā)案例介紹 第5章 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別OCR提供在線文字識(shí)別服務(wù)，將圖片或掃描件中的文字識(shí)別成可編輯的文本。 OCR文字識(shí)別 支持 證件識(shí)別 、 票據(jù)識(shí)別 、定制模板識(shí)別、通用表格文字識(shí)別等。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
投入非常多的資金跟人力成本?？偟膩碚f，一個(gè)穩(wěn)定、加載速度快的網(wǎng)站是留住用戶的基礎(chǔ)。那么問題來了，如何能讓我們的網(wǎng)站用戶體驗(yàn)更好？拋去網(wǎng)站內(nèi)容本身外，網(wǎng)站打開速度是至關(guān)重要的一環(huán)。 我們都知道，在同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)站訪問的速度取決于訪問者和源站服務(wù)器之間的距離，距離越近，訪問速度來自：百科![]()
作業(yè)后的詳細(xì)按鈕可以查看當(dāng)前作業(yè)的對(duì)錯(cuò)情況，可以查看客觀題的正確率，也可以查看主觀題的正確答案。教師會(huì)把每章使用到的附件資料整合到課程中，學(xué)生可以在學(xué)習(xí)以后選擇下載學(xué)習(xí)視頻中提到的附件資。 5、學(xué)習(xí)崗位課程 學(xué)生可以選擇平臺(tái)提供的階段性的學(xué)習(xí)課程，按照路徑的方式進(jìn)行專項(xiàng)學(xué)習(xí)，平臺(tái)了六大崗位課程的學(xué)習(xí)。來自：云商店![]()
GA CS ）能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。其中： 圖形加速型即“G系列”的 彈性云服務(wù)器 ，適合于3D動(dòng)畫渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。來自：百科![]()
Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開發(fā)應(yīng)用平臺(tái)，旨在為不同行業(yè)的用戶提供人工智能端到端解決方案，幫助用戶以最快的速度、最少的時(shí)間開展人工智能的開發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點(diǎn)在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來自：專題![]()
用戶創(chuàng)建Notebook時(shí)所選用的鏡像是經(jīng)過多次保存的自定義鏡像或用戶自行注冊(cè)的鏡像，基于該鏡像所創(chuàng)建的Notebook已經(jīng)無法再執(zhí)行鏡像保存的操作了。 解決方法 使用公共鏡像或其他的自定義鏡像來創(chuàng)建Notebook，完成鏡像保存操作。 ModelArts-產(chǎn)品相關(guān)介紹 更快的普惠AI平臺(tái) ModelArts產(chǎn)品文檔來自：專題![]()
AI一站式開發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)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(xùn)練。來自：百科![]()
AI框架，如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺(tái)機(jī)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(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)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(gè)別的參數(shù)即可。來自：專題![]()
針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答，讓我們一起來復(fù)習(xí)一下要點(diǎn)吧！ 著眼AI未來，踐行產(chǎn)教融合 2017年以來，國家頒布了一系列政策來推進(jìn)人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)與發(fā)展。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能相關(guān)專業(yè)的建設(shè)及應(yīng)用發(fā)展更是被提升到國家戰(zhàn)略的高度。隨著智能社會(huì)的到來，人工智能核心來自：云商店![]()
ModelArts Edge 智能小站是華為云ModelArts平臺(tái)在邊緣側(cè)AI全棧全流程服務(wù)能力的延伸，以一體化全棧的方式交付的ModelArts平臺(tái)邊緣計(jì)算服務(wù)能力。ModelArts Edge 智能小站部署在客戶數(shù)據(jù)中心，以物理隔離的方式確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)，運(yùn)維面通過專線接入華為云運(yùn)維中來自：百科![]()
本文介紹中軟國際智慧教學(xué)云平臺(tái)學(xué)生使用指南之學(xué)習(xí)直播課。 1、學(xué)生報(bào)名 學(xué)生選擇直播頁面中的任意一個(gè)直播進(jìn)入，點(diǎn)擊報(bào)名。 2、直播詳細(xì) 登錄學(xué)生賬號(hào)，從直播列表頁或個(gè)人中心-我的直播 選擇要進(jìn)入的直播。 3、觀看直播 在直播詳情頁面 點(diǎn)擊“進(jìn)入直播” 進(jìn)入直播界面。 4、回放觀看 點(diǎn)擊查看 觀看回放。 云市場商品 智慧教學(xué)云平臺(tái)來自：云商店
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