- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程 內(nèi)容精選 換一換
-
請參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型: 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理,也支持將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實(shí)現(xiàn)與指導(dǎo)請參考準(zhǔn)備算法章節(jié)。 3、使用控制臺創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。來自:專題NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程 相關(guān)內(nèi)容
-
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練,使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來自:專題面向不同經(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)開發(fā)者,不需關(guān)注模型或編碼,可使用自動學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI初學(xué)者,不需關(guān)注模型開發(fā),使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI工程師,提供多種開發(fā)環(huán)境,多種操作流程和模式,方便開發(fā)者編碼擴(kuò)展,快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程 更多內(nèi)容
-
首先華為云ModelArt服務(wù)可以調(diào)動多模型,搭載更多算力,且分布式訓(xùn)練性能更快,成本低,性價比更高;其次ModelArt是一站式的 AI開發(fā)平臺 ,流程更簡單,數(shù)據(jù)標(biāo)注、處理、模型訓(xùn)練等功能均可實(shí)現(xiàn)。 由華為云底層算力支撐、在線學(xué)習(xí)/考試及實(shí)訓(xùn)平臺、基于實(shí)際案例開發(fā)的課程資源、平臺服務(wù)四部分來自:云商店
需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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(yàn)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)的整體流程來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練
- 深度學(xué)習(xí)算法中的預(yù)訓(xùn)練(Pretraining)
- 《駕馭MXNet:深度剖析分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的高效之道》
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)筆記(四)訓(xùn)練集
- PyTorch 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) |用 TensorFlow 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練
- 深度學(xué)習(xí)算法中的協(xié)同訓(xùn)練(Co-training)
- 如何基于ModelArts實(shí)現(xiàn)最快最普惠的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練?