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- 訓(xùn)練施工現(xiàn)場(chǎng)的AI模型 內(nèi)容精選 換一換
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是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁(yè)簽查看到如下指標(biāo)信息。來(lái)自：專題') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來(lái)自：專題
- 訓(xùn)練施工現(xiàn)場(chǎng)的AI模型 相關(guān)內(nèi)容
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什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型 第4章 主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型介紹 第5章 華為在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型領(lǐng)域的工作 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解MindSpore模型開(kāi)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(shí)操M(fèi)indSpore模型開(kāi)發(fā)，并在ModelArts平臺(tái)創(chuàng)建一個(gè)使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問(wèn)秘鑰來(lái)自：百科
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通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)實(shí)操最終得到AI成功識(shí)別人車(chē)的結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 5.模型導(dǎo)入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測(cè) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。 ModelArts會(huì)掛載硬盤(pán)至“/cache”目來(lái)自：專題![]()
行業(yè)重塑 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開(kāi)發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開(kāi)發(fā)，打造世界AI另一極 開(kāi)放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟來(lái)自：專題![]()
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架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪問(wèn)數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架Py來(lái)自：專題![]()
課程簡(jiǎn)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(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(guò)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(kāi)發(fā)痛點(diǎn)分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié)來(lái)自：百科![]()
2、如何解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問(wèn)題; 3、運(yùn)用自動(dòng)學(xué)習(xí)，快速上手AI。 聽(tīng)眾收益： 1、了解AI開(kāi)發(fā)全流程； 2、了解AI落地過(guò)程中所需要解決的核心問(wèn)題； 3、了解ModelArts的主要能力以及如何快速將AI落地。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以來(lái)自：百科![]()
像導(dǎo)入模型方式創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練作業(yè) ModelArts提供了模型訓(xùn)練的功能，方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開(kāi)發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開(kāi)發(fā)，直接使用AI來(lái)自：專題![]()
資源受限：相對(duì)云上資源的海量易獲取，邊側(cè)資源受限（算力、供電、場(chǎng)地等均受限），建設(shè)與維護(hù)成本更高。 如何發(fā)揮邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)安全性，結(jié)合中心云的海量算力優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同，就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱： 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)； 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn)；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類(lèi)： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi)： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系； 5. 補(bǔ)充實(shí)體的非健值屬性。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來(lái)自：百科![]()
on語(yǔ)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(lèi)的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：專題![]()
車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。 使用ModelArts中開(kāi)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(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)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(lèi)的魔法方法的使用。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
成本。 更快的應(yīng)用響應(yīng)速度意味著更好的用戶體驗(yàn)。元戎自主創(chuàng)新的FoldFormer AI模型可在線持續(xù)預(yù)測(cè)用戶業(yè)務(wù)負(fù)載，提前進(jìn)行實(shí)例預(yù)熱，達(dá)到85%~95%準(zhǔn)確率，大大降低了冷啟動(dòng)概率。無(wú)法被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的流量，通過(guò)一系列優(yōu)化措施加速冷啟動(dòng)。在用戶模型下載階段，基于內(nèi)置的內(nèi)存數(shù)據(jù)系統(tǒng)來(lái)自：百科
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