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- html訓練 內(nèi)容精選 換一換
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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(gòu)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(gòu)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
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來自：百科華為云計算 云知識 芯動武漢 創(chuàng)享未來·長江鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 芯動武漢 創(chuàng)享未來·長江鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 時間：2020-12-28 15:56:24 云服務器 【賽事簡介】 為貫徹落實鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設，更好的培育武漢鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入實施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)來自：百科
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ers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務進行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預置模型選擇，模型訓練、部署并最終建立在線預測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1.準備數(shù)據(jù) 2.訓練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預測請求來自：百科![]()
時習知助力基礎軟件暑期高校實踐訓練營賦能高校學生 時習知助力基礎軟件暑期高校實踐訓練營賦能高校學生 時間：2024-08-09 19:07:37 華為云時習知咨詢?nèi)肟?gt;> 為助力基礎軟件生態(tài)人才培養(yǎng)，聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設基礎軟件賽道，特別面向高校開展暑期實踐訓練營。本次活動吸引全國來自：百科![]()
華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期 時間：2020-12-08 18:03:36 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期以訓練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓，并輔以大賽為成果檢驗，訓賽結(jié)合，以訓促賽。本期為第一期。 【賽事簡介】來自：百科![]()
華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期 時間：2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期以訓練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓，并輔以大賽為成果檢驗，訓賽結(jié)合，以訓促賽。本期為第二期。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云 GaussDB數(shù)據(jù)庫 高校訓練營-北京大學深圳研究生院&華為云 GaussDB 數(shù)據(jù)庫聯(lián)合出品 華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫高校訓練營-北京大學深圳研究生院&華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:49:03 內(nèi)容簡介： 在當今移動來自：百科![]()
Turbo高性能，加速訓練過程 1、訓練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載，減少訓練任務中斷時間。 3 數(shù)據(jù)導入導出異步化，不占用訓練任務時長，無需部署外部遷移工具 1、訓練任務開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導入到SFS來自：專題![]()
huaweicloud.com/product/modelarts.html 華為云線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts文檔手冊 https://support.huaweicloud.com/modelarts/index.html 視頻教程 https://support.huaweicloud來自：百科![]()
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【開發(fā)框架和開發(fā)語言推薦】 AI訓練框架推薦使用Caffe，編程語言推薦用C,C++ 【學習資料&相關硬件資源獲取】 l華為Atlas 200DK的開發(fā)者社區(qū):https://www.huawei.com/minisite/ascend/cn/index.html l相關硬件資源獲取 a來自：百科![]()
【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓練營時段一：11月11日-11月20日中午12:00時段一報名截止（報名入口見頁面導航） 訓練營時段二：11月11日-11月27日晚12:00時段二報名截止 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓練營授課（線上） 訓練營時段一：11月22日-11月2來自：百科![]()
【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓練營一期：11月11日-11月20日中午12:00一期報名截止 訓練營二期：11月11日-11月27日晚12:00二期報名截止（報名入口見頁面導航） 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓練營授課（線上） 訓練營一期：11月22日-11月29日（來自：百科![]()
續(xù)聚焦技術(shù)創(chuàng)新，突破大模型推理服務實例快速彈性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效協(xié)同調(diào)度、超大規(guī)模分布式訓練高可用性等關鍵技術(shù)，構(gòu)筑大模型推理和訓練的高性能、低成本、高可用性關鍵競爭力。 通過這些創(chuàng)新，元戎將助力華為云打造極低成本、極致性能和極優(yōu)體驗的Serverless來自：百科![]()
實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備：登錄華為云賬號 1.OBS準備 2.ModelArts應用 3.開始語音識別操作 4.開始語言模型操作來自：百科![]()
華為云計算 云知識 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解—來自：百科
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