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- tensorflow 極客學院 內(nèi)容精選 換一換
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GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(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，來自：百科品規(guī)劃與商業(yè)設(shè)計。云上包攬從開發(fā)到維護所有繁瑣任務(wù)，為企業(yè)武裝“千里眼”、“順風耳”，監(jiān)控全局業(yè)務(wù)、預(yù)測行業(yè)趨勢、落實產(chǎn)品迭代 “無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低代碼平臺創(chuàng)作出色的程序。”現(xiàn)場調(diào)動開發(fā)者設(shè)計靈感，將創(chuàng)意通過可視化操作搭建成最終程序來自：百科
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ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架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來自：百科
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模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。來自：百科![]()
，提供優(yōu)質(zhì)的電銷線路和強大的風控能力，提升電話銷售的效果。 4. 多樣化獲客方式，助力獲客增長：口袋助理CRM提供多種獲客方式，包括AI機器人、大數(shù)據(jù)獲客和微信營銷等，幫助企業(yè)實現(xiàn)多渠道的獲客，助力企業(yè)獲客增長。 5. 企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)全面分析，員工效率實時展示：通過強大的數(shù)據(jù)分析功來自：專題![]()
來自：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來自：百科![]()
ta和AI場景下，通用、可擴展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計算平臺，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來自：專題![]()
了解 語音識別 基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備：登錄華為云賬號來自：百科![]()
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時，如果是從 OBS 中導入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景，若是多模型場景（例如含有多個模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時，如果是從OBS中導入元模來自：專題![]()
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時間：2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。來自：百科![]()
要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)來自：百科![]()
領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計算機視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1、計算機視覺引擎面向計算機視覺領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專門用來處理計算機視覺領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領(lǐng)域，提供一些語音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處來自：百科![]()
模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 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(wù)所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后來自：百科![]()
華為云計算 云知識 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場景 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場景 時間：2020-09-15 14:41:32 網(wǎng)絡(luò)智能體（Network AI Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗，使能實現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
約、庫存查詢、數(shù)字疫控、政通控疫通、定向流量服務(wù)、耘申會議管理、平云黨建360平臺、iCollege遠程云教育平臺、健康號、商標查詢、宅客學院、GoFun出行、解放號微官網(wǎng)、數(shù)壘IMS系統(tǒng)、Smarket營銷云、U CS PACE會議室預(yù)約、匯聯(lián)易、小寶銷售、優(yōu)本會議、園區(qū)e碼通、智來自：百科![]()
設(shè)備。 云側(cè)平臺 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無縫對接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導入ModelArts訓練出的模型，也可導入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自：百科![]()
實施服務(wù)和定制開發(fā)服務(wù)將由吉客云或者吉客云授權(quán)的服務(wù)組織完成，在購買之前，必須經(jīng)過吉客云或者吉客云授權(quán)的服務(wù)組織評估，未經(jīng)過項目評估下單購買，吉客云將有權(quán)拒絕提供相應(yīng)服務(wù)。 實施服務(wù)和定制開發(fā)服務(wù)將由吉客云或者吉客云授權(quán)的服務(wù)組織完成，在購買之前，必須經(jīng)過吉客云或者吉客云授權(quán)的服務(wù)組織評估來自：專題
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