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ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自:專題GPU卡,每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算,支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS,雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自:百科
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華為云資料8月刊閃亮登場,本期推薦幫助中心最佳實(shí)踐,手把手教您輕松上云! 往期回顧 云原生智能升級(jí),賦能“新云原生企業(yè)” 匯聚基礎(chǔ)設(shè)施最熱指導(dǎo)實(shí)踐,輕松玩轉(zhuǎn)華為云 云原生2.0 智能升級(jí)新階段,企業(yè)云化從“ON Cloud”走向“IN Cloud“,成為”新云原生企業(yè)“。 自建IDC與CCE集群共享域名解析來自:專題了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 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(tái)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,并使用來自:專題
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用戶Token。通過調(diào)用 IAM 服務(wù)獲取用戶Token接口獲取(響應(yīng)消息頭中X-Subject-Token的值)。 project_id string path 是 項(xiàng)目ID。 scaling_group_id string path 是 實(shí)例ID。 Body參數(shù) 名稱 類型 必選 描述 instances_id來自:百科
地產(chǎn)項(xiàng)目地分布散、項(xiàng)目涉及人員多、項(xiàng)目進(jìn)度把控難,企業(yè)若是沒有系統(tǒng)性地對(duì)項(xiàng)目進(jìn)度溝通情況進(jìn)行梳理,無法實(shí)時(shí)了解項(xiàng)目整體進(jìn)度以及相應(yīng)工作計(jì)劃。 為確保管理人員能更好地掌握項(xiàng)目整體進(jìn)度信息,進(jìn)行合理安排管控,項(xiàng)目人員能隨時(shí)進(jìn)行計(jì)劃提報(bào)、計(jì)劃反饋等,泛微協(xié)助房地產(chǎn)行業(yè)搭建了一套信息化平臺(tái)。 泛微通過“七大引擎”,將計(jì)來自:云商店
覆蓋多款 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 ,從入門到進(jìn)階,從理論課程,到動(dòng)手實(shí)踐,一站式玩轉(zhuǎn)華為 云數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用! 查看詳情 數(shù)據(jù)庫入門及應(yīng)用 由淺入深,循序漸進(jìn),系統(tǒng)地掌握數(shù)據(jù)庫 MySQL課程體驗(yàn) 理論&實(shí)踐結(jié)合,7天玩轉(zhuǎn)輕松掌握MySQL基礎(chǔ)入門 MongoDB課程體驗(yàn) 玩轉(zhuǎn)MongoDB,從基礎(chǔ)知識(shí)的認(rèn)識(shí)到實(shí)踐 數(shù)據(jù)庫入門及應(yīng)用來自:專題
《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》 《IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā)》 《Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》 《IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā)》 合作伙伴來自:專題
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了解 語音識(shí)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(shí)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(cè)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(hào)來自:百科
LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》 《IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā)》 《Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》 《IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā)》來自:專題
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