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- 機器學習訓練推理 內容精選 換一換
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階段,有一個可以優(yōu)化訓練的性能的想法,則會回到開發(fā)階段,重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段:準備并配置環(huán)境,調試代碼,使代碼能夠開始進行深度學習訓練,推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調試。 實驗階段:調整數據集、調整超參等,通過多輪實驗,訓練出理想的模型,推薦在ModelArts訓練中進行實驗。來自:專題來自:百科
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術,包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數據機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益:來自:百科數據本地計算:數據物理隔離,數據本地存儲、本地訓練、本地推理 開箱即可用:免安裝,配置過程簡單,接入云上8小時,10分鐘內可自動完成鏡像創(chuàng)建 開發(fā)體驗一致:不改變公有云ModelArts平臺線上用戶開發(fā)習慣,學習成本低 技術持續(xù)領先:版本便捷升級更新,AI開發(fā)服務與云上版本同步 運維簡單便捷:可來自:百科
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Pi2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。也可以支持輕量級訓練場景。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架。 彈性云服務器 ECS 彈性云服務器(Elastic Cloud Server)是一種可隨時來自:百科
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