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想選擇。 機器學習:機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據,推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和來自:百科I進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學習AI開發(fā)兩大熱門領域:圖像分類和物體檢測的模型開發(fā),正式入門AI代碼開發(fā)! 目標學員 高校學生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學習者 課程目標 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程,完成常見 AI 模型的開發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts來自:百科
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臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓練。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握AI模型訓練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內容回顧 第2節(jié) AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學習Demo演示 第6節(jié) 課程總結來自:百科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-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 課程簡介 本課程主要內容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標 通過本課程的學習,了解ModelArts的特性、應用場景等,并掌握其申請和調用方法。來自:百科
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1主2備的部署方式。 GaussDB 部署形態(tài):三副本 采用單節(jié)點的部署模式,僅包含一個CMS和一個DN組件,不適用于生產環(huán)境。單副本實例僅支持2.2及以上版本實例。由于部署在單臺機器上,因此無法保障可用性(SLA)。 GaussDB部署形態(tài)可選參數(shù) GaussDB部署形態(tài) GaussDB部署形態(tài):實例類型來自:專題