- tensorflow vgg16 預(yù)訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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可管可視,分鐘級(jí)閉環(huán) 靈活部署:將智能延伸到邊緣,實(shí)現(xiàn)中心+邊緣的一致體驗(yàn) 智能數(shù)據(jù) ModelArts:一套AI開發(fā)工具鏈,向?qū)搅鞒袒?span style='color:#C7000B'>AI開發(fā),預(yù)訓(xùn)練+微調(diào),縮短AI落地周期 智能中樞:從感知-認(rèn)知-分撥,讓城市從被動(dòng)響應(yīng)走向主動(dòng)全域智能感知;邊用邊學(xué),加速工業(yè)智能化升級(jí) 敏捷應(yīng)用來自:百科極致的冷啟動(dòng)、彈性及更智能的調(diào)度能力。 資源池化預(yù)熱、分層預(yù)加載與彈性水位控制:通過單實(shí)例多并發(fā)、分層預(yù)熱提升性能、降低成本。函數(shù)實(shí)例百毫秒冷啟動(dòng)時(shí)延,毫秒級(jí)彈性。 5.多維度結(jié)合的大文件加載加速能力。 高性能解壓縮轉(zhuǎn)換,降網(wǎng)絡(luò)開銷、CPU解壓耗時(shí)。 共享內(nèi)存加速技術(shù),降解壓IO開銷。 依賴包預(yù)加載,降低公共依賴的下載、解壓耗時(shí)來自:百科
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來自:百科- 靈活的開發(fā)工具:華為云提供了多種開發(fā)工具,包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評(píng)估工具等,支持不同層次和角色的開發(fā)者進(jìn)行快速、高效、便捷的開發(fā)。 - 豐富的模型庫:華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型和模型市場,涵蓋了圖像、語音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù),支持開發(fā)者進(jìn)行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測問題的AutoML求解—來自:百科
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來自:百科
功能,均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò),與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來自:百科
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