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- AI模型訓(xùn)練對數(shù)據(jù)量的要求 內(nèi)容精選 換一換
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是唯一的，只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁簽查看到如下指標(biāo)信息。來自：專題') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題
- AI模型訓(xùn)練對數(shù)據(jù)量的要求 相關(guān)內(nèi)容
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實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程，實(shí)操M(fèi)indSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺創(chuàng)建一個使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰來自：百科什么是神經(jīng)語言模型 第4章 主流預(yù)訓(xùn)練語言模型介紹 第5章 華為在預(yù)訓(xùn)練語言模型領(lǐng)域的工作 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科
- AI模型訓(xùn)練對數(shù)據(jù)量的要求 更多內(nèi)容
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課程目標(biāo) 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
云知識 Web應(yīng)用解決方案對負(fù)載均衡有什么要求？ Web應(yīng)用解決方案對負(fù)載均衡有什么要求？ 時間：2021-05-19 09:16:29 Web系統(tǒng)在負(fù)載均衡方面可以分為四層負(fù)載均衡和七層負(fù)載均衡，四層常見的有LVS。七層常見的有Nginx。HAProxy對四層及七層均支持。 四層來自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過實(shí)操最終得到AI成功識別人車的結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 5.模型導(dǎo)入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行來自：百科![]()
戶啟動其他用戶的SSH實(shí)例 管理密鑰:后續(xù)操作 修改VPN連接的配置會造成連接重建嗎？ RDS購買磁盤加密后，備份文件會加密嗎 密鑰輪換概述:密鑰輪換的兩種方法 與其他云服務(wù)的關(guān)系:與 云審計 服務(wù)的關(guān)系 創(chuàng)建密鑰:管理密鑰 密鑰輪換概述:密鑰支持的輪換方式 創(chuàng)建密鑰:相關(guān)操作 創(chuàng)建密鑰:相關(guān)操作來自：百科![]()
器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。 ModelArts會掛載硬盤至“/cache”目來自：專題![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對云平臺的要求有什么區(qū)別 傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對云平臺的要求有什么區(qū)別 時間：2021-05-28 10:04:30 鯤鵬 云計算 傳統(tǒng)行業(yè)市場和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)由于其行業(yè)的不同， 對于云平臺的要求也有不同。 傳統(tǒng)行業(yè)市場基于KVM技術(shù)構(gòu)筑成熟、穩(wěn)定的IaaS平臺。 而來自：百科![]()
等到命令下發(fā)下來，可能會有著幾秒的時延，而在復(fù)雜的路況下，這幾秒的時延是致命的。 上述的問題都是設(shè)備直聯(lián)云端方案的痛點(diǎn)，而通過在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中引入邊緣的計算的概念，我們就可以解決這些問題。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算能做什么？ 邊緣計算是一個概念，討論它能做什么時，需要給他賦予一個實(shí)體。本來自：百科![]()
行業(yè)重塑 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟來自：專題![]()
也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對中間圖中的每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述，逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫的接口進(jìn)入算子庫中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然來自：百科![]()
課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) AI開發(fā)痛點(diǎn)分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié)來自：百科![]()
2、如何解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題; 3、運(yùn)用自動學(xué)習(xí)，快速上手AI。 聽眾收益： 1、了解AI開發(fā)全流程； 2、了解AI落地過程中所需要解決的核心問題； 3、了解ModelArts的主要能力以及如何快速將AI落地。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以來自：百科![]()
數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個滿意的模型。 創(chuàng)建AI應(yīng)用時，導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練作業(yè)中訓(xùn)練完成的模型。來自：專題![]()
從過去的經(jīng)典AI，到今天人人談?wù)?span style='color:#C7000B'>的大模型，自動駕駛，我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級的爆發(fā)增長，對存儲基礎(chǔ)設(shè)施也帶來全新的挑戰(zhàn)。 1、高吞吐的數(shù)據(jù)訪問挑戰(zhàn)：隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來越多，底層存儲的 IO 已經(jīng)跟不上計算能力，企業(yè)希望存儲系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問能力，充分發(fā)揮來自：專題![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 時間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計的需求分析時，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程 更多精來自：百科![]()
資源受限：相對云上資源的海量易獲取，邊側(cè)資源受限（算力、供電、場地等均受限），建設(shè)與維護(hù)成本更高。 如何發(fā)揮邊緣計算的實(shí)時性和數(shù)據(jù)安全性，結(jié)合中心云的海量算力優(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)；來自：百科
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