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- tensorflow 極客學(xué)院 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts特色功能如下所示： 1、 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)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(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”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。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署來(lái)自：專題來(lái)自：云商店
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開發(fā)者，7月9日，在華為 開發(fā)者大會(huì) 2023極客挑戰(zhàn)賽上，給學(xué)員們開上了「小灶」。 當(dāng)多數(shù)人仍糾結(jié)用哪種編程語(yǔ)言呈現(xiàn)數(shù)據(jù)時(shí)，管玥已利用華為云Astro的高清大屏建構(gòu)出未來(lái)軟件世界的定制版圖。 作為華為云Astro可視化大屏開發(fā)者，她現(xiàn)身極客挑戰(zhàn)賽，在華為云Astro低代碼平臺(tái)演示「來(lái)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(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來(lái)支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來(lái)自：百科
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華為將分享HarmonyOS、盤古大模型、昇騰AI云服務(wù)、 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 等最新創(chuàng)新成果。各領(lǐng)域伙伴將分享如何以科技創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，在鴻蒙生態(tài)和大模型技術(shù)中把握新機(jī)遇，構(gòu)建智慧未來(lái)的新商業(yè)藍(lán)圖。 共創(chuàng)新技術(shù) 舞臺(tái)屬于開發(fā)者！各領(lǐng)域的專家及開發(fā)者將帶來(lái)干貨滿滿的分享。特別設(shè)置的Codelabs、極客馬拉松、掃地僧來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬展翅 創(chuàng)客天府·鯤鵬應(yīng)用創(chuàng)新大賽2020（四川賽區(qū)） 鯤鵬展翅 創(chuàng)客天府·鯤鵬應(yīng)用創(chuàng)新大賽2020（四川賽區(qū)） 時(shí)間：2020-12-28 16:48:49 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 本賽事為貫徹落實(shí)成都市鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署，支持四川中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，來(lái)自：百科![]()
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(cè)問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺(tái)，利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。 內(nèi)容大綱： 1、人工智能基本知識(shí)體系； 2、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐；來(lái)自：百科![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫(kù)Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 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來(lái)自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來(lái)自：百科![]()
多樣化獲客方式 我們提供多樣化獲客方式，包括AI機(jī)器人、大數(shù)據(jù)獲客、微信營(yíng)銷等。這些方式助力獲客增長(zhǎng)，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)全面分析，員工效率實(shí)時(shí)展示。此外，降低企業(yè)管理成本，助力企業(yè)持續(xù)發(fā)展。 我們提供多樣化獲客方式，包括AI機(jī)器人、大數(shù)據(jù)獲客、微信營(yíng)銷等。這些方式助力獲客增長(zhǎng)，提高來(lái)自：專題![]()
式 特性⑤ 極速?gòu)椥裕?提供秒極彈性伸縮能力，輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)快速變化，穩(wěn)健保障用戶業(yè)務(wù)SLA 特性⑥ 極致性能： 支持異構(gòu)計(jì)算加速、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)、優(yōu)化的調(diào)度，滿足高性能計(jì)算訴求 文中課程 ?????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院?????? 華為云容器實(shí)例（CCI）是什么？來(lái)自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科![]()
品規(guī)劃與商業(yè)設(shè)計(jì)。云上包攬從開發(fā)到維護(hù)所有繁瑣任務(wù)，為企業(yè)武裝“千里眼”、“順風(fēng)耳”，監(jiān)控全局業(yè)務(wù)、預(yù)測(cè)行業(yè)趨勢(shì)、落實(shí)產(chǎn)品迭代 “無(wú)需成為極客或資深開發(fā)者，任何人都能從零開始，在華為云Astro低代碼平臺(tái)創(chuàng)作出色的程序。”現(xiàn)場(chǎng)調(diào)動(dòng)開發(fā)者設(shè)計(jì)靈感，將創(chuàng)意通過可視化操作搭建成最終程序來(lái)自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)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(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IoT邊緣服務(wù)介紹（一） IoT邊緣服務(wù)介紹（一） 時(shí)間：2021-07-01 12:00:16 云服務(wù)器 云計(jì)算 1、打造極簡(jiǎn)運(yùn)維的IoT邊緣：接口多樣化、硬件系列化、軟件標(biāo)準(zhǔn)化、應(yīng)用生態(tài)化 邊云協(xié)同：邊緣和云端系統(tǒng)，統(tǒng)一部署、運(yùn)維、業(yè)務(wù)管理 開放架構(gòu)：開放的架構(gòu)來(lái)自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來(lái)自：百科![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來(lái)自：專題![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(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。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來(lái)自：百科![]()
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。 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(tái)ModelArts來(lái)自：百科
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