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- tensorflow極客學院 內容精選 換一換
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ModelArts特色功能如下所示： 1、 數(shù)據治理 支持數(shù)據篩選、標注等數(shù)據處理，提供數(shù)據集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據集，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環(huán)境，可部署來自：專題開發(fā)者，7月9日，在華為 開發(fā)者大會 2023極客挑戰(zhàn)賽上，給學員們開上了「小灶」。 當多數(shù)人仍糾結用哪種編程語言呈現(xiàn)數(shù)據時，管玥已利用華為云Astro的高清大屏建構出未來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低代碼平臺演示「來自：百科
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來自：云商店功能，均可以通過web界面由用戶自助進行操作。 支持VPC 支持通過VPC內的私有網絡，與E CS 之間內網互通； 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、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自：百科
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華為將分享HarmonyOS、盤古大模型、昇騰AI云服務、 GaussDB數(shù)據庫 等最新創(chuàng)新成果。各領域伙伴將分享如何以科技創(chuàng)新為驅動，在鴻蒙生態(tài)和大模型技術中把握新機遇，構建智慧未來的新商業(yè)藍圖。 共創(chuàng)新技術 舞臺屬于開發(fā)者！各領域的專家及開發(fā)者將帶來干貨滿滿的分享。特別設置的Codelabs、極客馬拉松、掃地僧來自：專題![]()
將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學院在線平臺網絡人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。 內容大綱： 1、人工智能基本知識體系； 2、機器學習基礎與實踐；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬展翅 創(chuàng)客天府·鯤鵬應用創(chuàng)新大賽2020（四川賽區(qū)） 鯤鵬展翅 創(chuàng)客天府·鯤鵬應用創(chuàng)新大賽2020（四川賽區(qū)） 時間：2020-12-28 16:48:49 云服務器 【賽事簡介】 本賽事為貫徹落實成都市鯤鵬產業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署，支持四川中小企業(yè)數(shù)字化轉型，來自：百科![]()
Python機器學習庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 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來自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
式 特性⑤ 極速彈性： 提供秒極彈性伸縮能力，輕松應對業(yè)務快速變化，穩(wěn)健保障用戶業(yè)務SLA 特性⑥ 極致性能： 支持異構計算加速、高性能網絡和存儲、優(yōu)化的調度，滿足高性能計算訴求 文中課程 ?????????更多課程、微認證、沙箱實驗盡在華為云學院?????? 華為云容器實例（CCI）是什么？來自：百科![]()
多樣化獲客方式 我們提供多樣化獲客方式，包括AI機器人、大數(shù)據獲客、微信營銷等。這些方式助力獲客增長，提高企業(yè)經營數(shù)據全面分析，員工效率實時展示。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機器人、大數(shù)據獲客、微信營銷等。這些方式助力獲客增長，提高來自：專題![]()
品規(guī)劃與商業(yè)設計。云上包攬從開發(fā)到維護所有繁瑣任務，為企業(yè)武裝“千里眼”、“順風耳”，監(jiān)控全局業(yè)務、預測行業(yè)趨勢、落實產品迭代 “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)場調動開發(fā)者設計靈感，將創(chuàng)意通過可視化操作搭建成最終程序來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大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。 單實例最大網絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力：網絡自定義，自由劃分子網、設置網絡訪問策略；海量存儲，來自：百科![]()
華為云計算 云知識 IoT邊緣服務介紹（一） IoT邊緣服務介紹（一） 時間：2021-07-01 12:00:16 云服務器 云計算 1、打造極簡運維的IoT邊緣：接口多樣化、硬件系列化、軟件標準化、應用生態(tài)化 邊云協(xié)同：邊緣和云端系統(tǒng)，統(tǒng)一部署、運維、業(yè)務管理 開放架構：開放的架構來自：百科![]()
ModelArts提供的調測代碼是以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)據并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據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。來自：專題![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進行訓練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大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![]()
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、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 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。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
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