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- 穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺 內(nèi)容精選 換一換
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人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）來自：專題AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當(dāng)的統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進來自：百科
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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芯片上運行的模型，實現(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：百科人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(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 更多內(nèi)容
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開發(fā)者可利用平臺的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓(xùn)練平臺與推理服務(wù)平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標注樣本，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)標注 模型訓(xùn)練過程中需要大量已標注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進行數(shù)據(jù)標注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標注數(shù)據(jù)的能力： 人工標注：對于不同類型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標注類型。 智能標注：智能標注是指基于當(dāng)前標注階段的標簽及圖片學(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。 智能標注：提升標注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。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體系。 虛擬私有云 VPC 虛擬私有云（Virtual來自：百科![]()
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適用于需要超大帶寬和超低時延的場景。 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、低時延的工作負載。 高性價比的云硬盤，可用于高吞吐、低時延的企業(yè)辦公。 可用于一般訪問的工作負載。 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![]()
投入非常多的資金跟人力成本?？偟膩碚f，一個穩(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)后的詳細按鈕可以查看當(dāng)前作業(yè)的對錯情況，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)生可以選擇平臺提供的階段性的學(xué)習(xí)課程，按照路徑的方式進行專項學(xué)習(xí)，平臺了六大崗位課程的學(xué)習(xí)。來自：云商店![]()
本文介紹中軟國際智慧教學(xué)云平臺學(xué)生使用指南之學(xué)習(xí)直播課。 1、學(xué)生報名 學(xué)生選擇直播頁面中的任意一個直播進入，點擊報名。 2、直播詳細 登錄學(xué)生賬號，從直播列表頁或個人中心-我的直播 選擇要進入的直播。 3、觀看直播 在直播詳情頁面 點擊“進入直播” 進入直播界面。 4、回放觀看 點擊查看 觀看回放。 云市場商品 智慧教學(xué)云平臺來自：云商店![]()
如果教師上傳的課堂重現(xiàn)的視頻，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中也可以播放課堂重現(xiàn)的視頻。 6、話題討論 學(xué)生可以參與老師發(fā)起的話題討論。 7、完成作業(yè) 學(xué)生可以在學(xué)習(xí)過程中完成老師推送的課堂作業(yè)，查看作業(yè)的列表。學(xué)生做作業(yè)的時候按照單題作答的方式做題，系統(tǒng)過定時自動保存學(xué)生的答案，學(xué)生也可以隨時提交來自：云商店![]()
Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開發(fā)應(yīng)用平臺，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)的亮點在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來自：專題![]()
GACS）能夠提供強大的浮點計算能力，從容應(yīng)對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計算加速型（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動畫渲染、CAD等。 計算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算、CAE等。來自：百科![]()
AI一站式開發(fā)平臺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，不會編程、不會算法、不會高數(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![]()
用戶創(chuàng)建Notebook時所選用的鏡像是經(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 ModelArts產(chǎn)品文檔來自：專題![]()
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![]()
實驗?zāi)繕伺c基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程，實操MindSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺創(chuàng)建一個使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰來自：百科
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