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本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練,快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡; 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自:百科delArts怎么計費 ModelArts是什么_ AI開發(fā)平臺 _ModelArts功能 華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts模型訓練_模型訓練簡介_如何訓練模型 ModelArts推理部署_服務_訪問公網(wǎng)-華為云來自:專題
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集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力,通過“自動學習”訓練模型,用來自:百科
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