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  • 訓(xùn)練平臺使用機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • )。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
    來自:專題
  • 訓(xùn)練平臺使用機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
  • 特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)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(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“
    來自:百科
    NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京一 可用區(qū)2 華北-北京四 可用區(qū)1 華東-上海二 可用區(qū)2 - 計算加速型 P1 NVIDIA P100(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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  • 訓(xùn)練平臺使用機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 自定義工作流編排:結(jié)合行業(yè)知識,編排AI應(yīng)用開發(fā)流程。 開放的生態(tài):用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云
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    當(dāng)確定好整條流水線后,開發(fā)者可以將流水線固化下來,提供給其他人使用。使用者無需關(guān)注流水線中包含什么算法,也不需要關(guān)注流水線是如何實(shí)現(xiàn)的。使用者只需要關(guān)注流水線生產(chǎn)出來的模型或者應(yīng)用是否符合上線要求,如果不符合,是否需要調(diào)整數(shù)據(jù)和參數(shù)重新迭代。這種使用固化下來的流水線的狀態(tài),在Workflow中統(tǒng)
    來自:專題
    識別、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域,滿足企業(yè)在各種場景中的智能化需求。 2. 易于集成:通過API、SDK等工具,開發(fā)者可以輕松地將華為云EI集成到自己的應(yīng)用程序中,降低技術(shù)門檻。 3. 開發(fā)平臺完善:華為云提供了一套完整的人工智能開發(fā)平臺,包括模型訓(xùn)練、部署和管理等功能,使
    來自:百科
    單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) AI開發(fā)痛點(diǎn)分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) AI開發(fā)平臺ModelArts
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    訪問店鋪 密竹機(jī)器人流程自動化軟件 密竹機(jī)器人自動化軟件是一個機(jī)器人開發(fā)和運(yùn)行平臺,可在此平臺上開發(fā)并適合企業(yè)需求的機(jī)器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實(shí)施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作,“人機(jī)協(xié)作”是未來趨勢,讓機(jī)器人做它能做的,讓
    來自:專題
    方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務(wù)開發(fā)者,不需關(guān)注模型或編碼,可使用自動學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI初學(xué)者,不需關(guān)注模型開發(fā),使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI工程師,提供多種開發(fā)環(huán)境,多種操作流程和模式,方便開發(fā)者編碼擴(kuò)展,快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。
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    索需要學(xué)習(xí)的課程,進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測試,學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”. 或者點(diǎn)擊“上傳答題照片”,打開微信掃描二維碼,拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計劃 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個性學(xué)習(xí)”欄目,
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    中,此時是可以使用這項功能的。 如果切換了Notebook的規(guī)格,那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測,不能進(jìn)行分布式調(diào)測,也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺機(jī)器上都必須有8張卡。
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    ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)
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    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)。 點(diǎn)擊去學(xué)習(xí),可以學(xué)習(xí)該內(nèi)容,視頻學(xué)習(xí)如下圖所示
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    教學(xué)分析 了解教師參與教學(xué)的互動行為統(tǒng)計,如批閱作業(yè)數(shù)量,回帖數(shù)和發(fā)帖數(shù)等. 1.4.4.4 學(xué)生進(jìn)度了解學(xué)生學(xué)習(xí)整體進(jìn)度匯總信息。 如學(xué)生的首次學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)時長、學(xué)習(xí)進(jìn)度、客觀練習(xí)完成、主觀練習(xí)完成、記錄筆記數(shù)、發(fā)帖數(shù)和回帖數(shù)等。 4.5 結(jié)課管理 4.5.1 成績考核設(shè)置 包含線上考核設(shè)置與綜合考核設(shè)置。
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    TMS開發(fā) AI開發(fā)平臺 TMS開發(fā) AI開發(fā)平臺 AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。
    來自:專題
    此計費(fèi)資源僅適用于自動學(xué)習(xí)作業(yè)的訓(xùn)練和部署。 涉及計費(fèi)項包括: 自動學(xué)習(xí)-訓(xùn)練作業(yè) 自動學(xué)習(xí)-服務(wù)部署 說明: 當(dāng)前僅支持按需計費(fèi)模式,不支持包年包月計費(fèi)模式。 Workflow 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具,流水線可能會覆蓋
    來自:專題
    ,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇 優(yōu)勢 高性能 高并行計算與片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場景 低時延 快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)
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    引擎,具有可擴(kuò)展性和自學(xué)習(xí)性的特點(diǎn)。可擴(kuò)展性是指,該引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力,比如智能數(shù)據(jù)映射,智能元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。這些插件化的能力加載在下圖的Online Process組件中,不會對整體架構(gòu)產(chǎn)生影響。自學(xué)習(xí)性是指引擎會收集用戶的反饋,通過脫敏后,用于對AI模型的再訓(xùn)練。這個再訓(xùn)練發(fā)生在下圖的Offline
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    實(shí)時得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [免
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    課程簡介 在自然語言處理(NLP) 領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言
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