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  • tensorflow極客學(xué)院 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時(shí)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(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成及端-邊-云模型按
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    ta和AI場景下,通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺,方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)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(yùn)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
  • tensorflow極客學(xué)院 相關(guān)內(nèi)容
  • 了解 語音識別 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。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)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(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號
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    開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4
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  • tensorflow極客學(xué)院 更多內(nèi)容
  • 要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí),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(xí)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(yàn)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
    rm-data”和“application/json”。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模
    來自:專題
    從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,特征提取,模型訓(xùn)練,到上線發(fā)布,提供端到端的IDE向?qū)介_發(fā)環(huán)境,提升模型開發(fā)效率;支持各種主流算法框架,如Tensorflow,Spark ML,Caffe,MXNet等 云上推理驗(yàn)證 提供模型云端運(yùn)行框架環(huán)境,用戶可以在線驗(yàn)證模型推理效果,無須從零準(zhǔn)備計(jì)算資源、搭建推理框架,
    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(yuǎn)程云教育平臺、健康號、商標(biāo)查詢、宅學(xué)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
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    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(xùn)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(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型,也可導(dǎo)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。
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    模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎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(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后
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    含了框架管理器以及流程編排器。 對于昇騰AI處理器,L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能力,可以脫離深度學(xué)習(xí)框架(如Caffe、TensorFlow等)使得離線模型(Offline Model,OM)具有同樣的能力(主要是推理能力)??蚣芄芾砥髦邪穗x線模型生成器(Offline
    來自:百科
    分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力,可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft
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    口。用戶無需關(guān)注集群和服務(wù)器,簡單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式運(yùn)行,并需要大量GPU、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲等硬件加速能力,并且都是任務(wù)型計(jì)算,需要快速申請大量資源,計(jì)算任務(wù)完成后快速釋放。
    來自:百科
    倍。相對于冷啟動調(diào)用,熱調(diào)用(即請求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例)的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級。在特定領(lǐng)域例如AI推理場景,冷啟動調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問題則更為突出,例如,使用TensorFlow框架的啟動以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此,如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟
    來自:百科
    提供多樣化獲方式 我們提供多樣化獲方式,包括AI機(jī)器人、大數(shù)據(jù)獲、微信營銷等。這些方式助力獲增長,提高企業(yè)經(jīng)營數(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。 我們提供多樣化獲方式,包括AI機(jī)器人、大數(shù)據(jù)獲、微信營銷等。這些方式助力獲增長,提高
    來自:專題
    2022年,華為為針對遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)、手術(shù)示教等不同場景,為成都大學(xué)附屬醫(yī)院提供遠(yuǎn)程醫(yī)療解決方案。該方案稟賦極致高清、極致智能、極致容量、極致安全可靠、簡運(yùn)維等特色能力,推動了成都大學(xué)附屬醫(yī)院醫(yī)聯(lián)體間醫(yī)療技術(shù)、醫(yī)院管理、人員培訓(xùn)、科技研究、教育教學(xué)、信息化建設(shè)、后勤管理等七個(gè)一體化建設(shè),帶動
    來自:百科
    lpha1NamespacedJob 相關(guān)推薦 資源統(tǒng)計(jì):資源詳情 快速查詢:操作步驟 快速查詢:操作步驟 漏斗圖:操作步驟 使用TensorFlow框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)(舊版訓(xùn)練):概述 關(guān)聯(lián) LTS 日志流:請求消息 快速查詢:查看上下文 查看組合應(yīng)用系統(tǒng)日志:查看系統(tǒng)日志 日志結(jié)構(gòu)化配置:創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化配置
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    licips 相關(guān)推薦 批量操作實(shí)例:請求參數(shù) 實(shí)例備用:工作原理 SIM卡列表:批量SIM卡管理 實(shí)例備用:應(yīng)用場景 轉(zhuǎn)換模板:Tensorflow frozen graph 轉(zhuǎn) Ascend API使用指導(dǎo):接口介紹 總覽 消息提醒:設(shè)備提醒 訂單及續(xù)費(fèi)管理:定向信息 批量導(dǎo)出:操作步驟
    來自:百科
    老師屏與學(xué)生屏雙向批注 注:含互動型教室(雙屏)所有能力 WeLink 智慧教室互動教學(xué)平臺功能特點(diǎn) 簡界面設(shè)計(jì),使用順手更順心 開放 無縫對接優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源,統(tǒng)一教學(xué)入口 智能 豐富的AI能力,構(gòu)建知識圖譜,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí) WeLink智慧教室互動教學(xué)平臺應(yīng)用場景 本地互動教學(xué) 本地互動教學(xué)
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    展開 即開即用,優(yōu)化配置,支持主流AI引擎。 每個(gè)鏡像預(yù)置的AI引擎和版本是固定的,在創(chuàng)建Notebook實(shí)例時(shí)明確AI引擎和版本,包括適配的芯片。 ModelArts開發(fā)環(huán)境給用戶提供了一組預(yù)置鏡像,主要包括PyTorchTensorflow、MindSpore系列。用戶可以
    來自:專題
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