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- tensorflow 多gpu訓練 內(nèi)容精選 換一換
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1、 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 3、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。來自：專題對象是 OBS 中數(shù)據(jù)存儲的基本單位。OBS提供上傳、下載、列舉、搜索、斷點續(xù)傳、多段操作等基本功能，滿足您各個場景的對象管理需求。 對象是OBS中數(shù)據(jù)存儲的基本單位。OBS提供上傳、下載、列舉、搜索、斷點續(xù)傳、多段操作等基本功能，滿足您各個場景的對象管理需求。 了解詳情 對象存儲功能名稱-權限管理來自：專題
- tensorflow 多gpu訓練 相關內(nèi)容
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通過對教材的解讀，使學員能夠結合教材+實踐，遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，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，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，來自：百科
- tensorflow 多gpu訓練 更多內(nèi)容
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、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結構化數(shù)據(jù)的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，來自：專題![]()
用 混合部署 支持虛擬機與裸金屬服務器混合、支持GPU、NPU等異構節(jié)點的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡模型提供全方位、多場景、安全穩(wěn)定的容器運行環(huán)境 支持虛擬機與裸金屬服務器混合、支持GPU、NPU等異構節(jié)點的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡模型提供全方位、多場景、安全穩(wěn)定的容器運行環(huán)境 安全可靠來自：專題![]()
什么是云服務器 什么是云服務器 彈性云服務器 彈性云服務器 彈性云服務器（Elastic Cloud Server, E CS ）是由CPU、內(nèi)存、鏡像、云硬盤組成的一種可隨時獲取、彈性可擴展的計算服務器，同時它結合虛擬私有云、虛擬防火墻、數(shù)據(jù)多副本保存等能力，為您打造一個高效、可靠來自：專題![]()
的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓練的數(shù)據(jù)集上傳至OBS目錄。 2、請準備好訓練腳本，并上傳至OBS目錄。訓練腳本開發(fā)指導參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓練代碼中，用戶需打印搜索指標參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個空的文件夾，用于存儲訓練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓練作業(yè)運行需消耗資源，確保賬戶未欠費。來自：專題![]()
前對算力的需求越來越高，AI領域?qū)?span style='color:#C7000B'>GPU的使用已經(jīng)從單機多卡、多機多卡演進到AI專用芯片。云容器實例針對這些場景做深度優(yōu)化，提供高性能AI容器。 以容器的方式支持GPU以及專用Ascend AI芯片，讓GPU和Ascend芯片的異構算力服務于大規(guī)模AI訓練。 借助自身硬件優(yōu)勢，采來自：百科![]()
等 功能描述 HPC與AI 強大的單精度與雙精度計算能力 P2v實例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，單卡單精度能力15 TFLOPS，雙精度能力7.5 TFLOPS，深度學習場景優(yōu)化120 TFLOPS，顯存帶寬900GB/s，多卡互聯(lián)采用NVLink來自：百科![]()
使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后，整個開發(fā)過程還不算結束，需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按來自：百科![]()
主流的訓練框架。 AI容器通過拓撲親和性調(diào)度，調(diào)度任務時將GPU間網(wǎng)絡和存儲狀態(tài)也考慮在內(nèi)，保證GPU間高速通信，從而提升線性加速比，目前32卡GPU線性加速比為0.97+，比友商提升50%。 AI容器支持多種算力，包括昇騰算力，相比傳統(tǒng)GPU算力提升30%。 通過使用AI容器，華為云在DAWN來自：百科![]()
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在M來自：百科![]()
Serverless Container（無服務器容器）引擎，讓您無需創(chuàng)建和管理服務器集群即可直接運行容器。 了解詳情 什么是云容器實例-開發(fā)指南 云容器實例（Cloud Container Instance， CCI）服務提供 ServerlessContainer（無服務器容器）引擎，讓您無需創(chuàng)建和管理服務器集群即可直接運行容器。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——預訓練語言模型 大V講堂——預訓練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關系。來自：百科![]()
G系列：圖形加速型彈性云服務器，適合于3D動畫渲染、CAD等。 P系列：計算加速型或推理加速型彈性云服務器，適合于深度學習、科學計算、CAE等。 GPU加速實例總覽 GPU加速型云服務器包括圖形加速型（G系列）和計算加速型（P系列）兩類。 圖像加速G系列 圖形加速增強型G6 圖形加速增強型G5來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算加速型科學計算型P1基本功能及特點是什么 計算加速型科學計算型P1基本功能及特點是什么 時間：2021-02-10 16:02:28 云服務器 云主機 云計算 P1基本功能： 特性 描述 服務器規(guī)格 Altas G5500（G560） 2*E5-2690 V4(56HT)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GPU加速云服務器的應用場景 GPU加速云服務器的應用場景 時間：2020-10-12 17:09:17 GPU加速云服務器（GPU Accelerated Cloud Server,GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。來自：百科
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