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來自：百科/v2.1/{project_id}/os-keypairs/{keypair_name} 參數(shù)說明請參見表1。 表1 參數(shù)說明 參數(shù) 是否必選 描述 project_id 是 項(xiàng)目ID。 獲取方法請參見獲取項(xiàng)目ID。 keypair_name 是 密鑰名稱。 請求消息 無 響應(yīng)消息來自：百科
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前對算力的需求越來越高，AI領(lǐng)域?qū)PU的使用已經(jīng)從單機(jī)多卡、多機(jī)多卡演進(jìn)到AI專用芯片。云容器實(shí)例針對這些場景做深度優(yōu)化，提供高性能AI容器。 以容器的方式支持GPU以及專用Ascend AI芯片，讓GPU和Ascend芯片的異構(gòu)算力服務(wù)于大規(guī)模AI訓(xùn)練。 借助自身硬件優(yōu)勢，采來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識 AI開發(fā)的基本概念 AI開發(fā)的基本概念 時(shí)間：2020-09-09 15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)來自：百科![]()
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海量算力優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同，就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱： 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)； 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場景、如何應(yīng)對邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線來自：百科![]()
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人臉識別 ，可穿戴設(shè)備上的AI計(jì)步等等，已經(jīng)驗(yàn)證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能，升級成了智能設(shè)備后的“威力”。 但，物聯(lián)網(wǎng)AI 開發(fā)者的“痛”，你遇到過么？ 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來自：百科![]()
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