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    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(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch,訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像,并使用該鏡像在ModelArts平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供
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    通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(shí)驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(shí)驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢 大數(shù)據(jù)分析 人工智能應(yīng)用
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    當(dāng)應(yīng)用部署在彈性云服務(wù)器上,且該彈性云服務(wù)器 GaussDB 實(shí)例處于同一區(qū)域,同一VPC時,建議單獨(dú)使用內(nèi)網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器與GaussDB實(shí)例。 公網(wǎng)連接 不能通過內(nèi)網(wǎng)IP地址訪問GaussDB實(shí)例時,使用公網(wǎng)訪問,建議單獨(dú)綁定彈性公網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器(或公網(wǎng)主機(jī))與GaussDB實(shí)例。
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    通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(shí)驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(shí)驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢 大數(shù)據(jù)是干什么的
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    用V5 CPU服務(wù)器,并結(jié)合IB網(wǎng)卡,應(yīng)用于裸金屬服務(wù)器快速發(fā)放場景。 GPU加速型:GPU加速型裸金屬服務(wù)器能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計算能力,從容應(yīng)對高實(shí)時、高并發(fā)的海量計算場景。特別適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計算,CAE,3D動畫渲染,CAD等應(yīng)用。該規(guī)格使用G560服務(wù)器+IB網(wǎng)卡,以及業(yè)界先進(jìn)的NVIDIA
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    此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時,希
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