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- 人工智能云服務(wù)器訓(xùn)練數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科主要介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時，也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開 模型訓(xùn)練加速 收起 展開 針對AI訓(xùn)練場景中大模型Check來自：專題
- 人工智能云服務(wù)器訓(xùn)練數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理模塊用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下，方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合，便于追蹤最佳的模型與輸入配置，您可以通過不同版本間的評估指標比較，確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 M來自：專題來自：專題
- 人工智能云服務(wù)器訓(xùn)練數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
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介紹基于Pytorch引擎的多機多卡數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點。 了解詳情 分布式訓(xùn)練代碼示例 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+GPU） 介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來啟動PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU）來自：專題![]()
使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
故障識別與根因定位服務(wù)實操 使用昇騰彈性云服務(wù)器實現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開... 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)目標檢測應(yīng)用 基于ModelArts實現(xiàn) 人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類來自：專題![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：百科![]()
故障識別與根因定位服務(wù)實操 使用昇騰彈性云服務(wù)器實現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開... 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)目標檢測應(yīng)用 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類來自：專題![]()
方案。 目標學(xué)員 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 學(xué)完本課程后，您將能夠：了解AI芯片的概覽；了解華為昇騰芯片的硬件和軟件架構(gòu)；了解華為Atlas人工智能計算平臺；了解Atlas的行業(yè)應(yīng)用。 課程大綱來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(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 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽 時間：2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求，更好完成學(xué)生向開發(fā)者，初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華為云求職訓(xùn)練營·J來自：百科![]()
豐富。它包括數(shù)據(jù)管理平臺、人工智能平臺、數(shù)據(jù)標注平臺、模型工廠、推理中心、鏡像中心、運維中心和統(tǒng)一認證服務(wù) IAM 。數(shù)據(jù)管理平臺支持非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布來自：專題![]()
華為云計算 云知識 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開發(fā)實驗（Python） 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開發(fā)實驗（Python） 時間：2020-12-01 15:31:03 實驗配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書，供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開發(fā)。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，在自治區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展局、數(shù)字廣西集團有限公司指導(dǎo)下，由中國-東盟信息港鯤鵬生態(tài)創(chuàng)新中心主辦，桂林電子科技大學(xué)承辦，南寧市大數(shù)據(jù)發(fā)展局、中國-東盟（華為）人工智能創(chuàng)新中心、華為（南寧）軟件開發(fā)云創(chuàng)新中心協(xié)辦的“鯤鵬凌云 智領(lǐng)未來”——廣西鯤鵬訓(xùn)練營暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽于來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI人工智能免費學(xué)習(xí)課程 AI人工智能免費學(xué)習(xí)課程 時間：2020-12-02 19:17:08 想系統(tǒng)學(xué)AI，但苦于沒有渠道和路徑，莫慌，由華為云學(xué)院潛心打造、用心打磨的AI體系化好課，是2020年不可錯過的普惠AI課程！課程擁有資深專家講師陣容，華為云AI來自：百科![]()
還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓(xùn)練營結(jié)營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營參與流程 報名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營結(jié)營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓(xùn)練營獎品，等你拿！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科
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