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華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 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(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)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
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靈活 支持多種主流開(kāi)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(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) Serverless憑什么被譽(yù)為未來(lái)云計(jì)算范式？ Serverless憑什么被譽(yù)為未來(lái)云計(jì)算范式？ 時(shí)間：2024-12-27 15:40:42 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 Serverless是什么？ CNCF(云原生計(jì)算基金會(huì))給出的定義是：一種來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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：百科![]()
IoT邊緣專題 什么是物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算_IoT邊緣計(jì)算技術(shù)_IoT邊緣的優(yōu)勢(shì) 邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系_物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān) 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)_邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)_邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景 IoT邊緣計(jì)算是什么意思_AI邊緣計(jì)算_華為云IoT邊緣 IoT邊緣計(jì)算技術(shù)_邊緣計(jì)算優(yōu)點(diǎn)_邊緣計(jì)算架構(gòu) IoT邊緣的應(yīng)用場(chǎng)景_邊緣計(jì)算的發(fā)展_邊緣計(jì)算硬件來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(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(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專題![]()
1為例，基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能為40%，即實(shí)際計(jì)算性能為40%時(shí)，每分鐘的消耗積分等于分配積分。 平均基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能（%） 當(dāng)云服務(wù)器以基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能運(yùn)行時(shí)，每個(gè)vCPU的計(jì)算性能為平均基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能。計(jì)算公式如下： 平均基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能 = 基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能 ÷ vCPU個(gè)數(shù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署 時(shí)間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用計(jì)算型 彈性云服務(wù)器 ECS 通用計(jì)算型 彈性云服務(wù)器 ECS 時(shí)間：2020-02-29 00:10:33 云服務(wù)器 云主機(jī) 通用計(jì)算型彈性云服務(wù)器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源，同時(shí)可根據(jù)工作負(fù)載的需要實(shí)現(xiàn)性能的突增，具有短來(lái)自：百科![]()
ts支持Tensorflow、MXNet等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動(dòng)來(lái)自：百科
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