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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構建人臉識別神經網絡; 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
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    華為云計算 云知識 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓練營暨開發(fā)者競賽 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓練營暨開發(fā)者競賽 時間:2020-12-29 17:10:11 云服務器 【賽事簡介】 為貫徹落實湖南省委省政府鯤鵬產業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署,加快推進湖南省電子政務建設和數(shù)字經濟發(fā)展,
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    時,您可以選擇使用兩種不同的資源池(公共資源池、專屬資源池)訓練和部署模型。 公共資源池:公共資源池提供公共的大規(guī)模計算集群,根據用戶作業(yè)參數(shù)分配使用,資源按作業(yè)隔離。按資源規(guī)格、使用時長及實例數(shù)計費,不區(qū)分任務(訓練作業(yè)、部署、開發(fā))。公共資源池是ModelArts默認提供,不
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  • ers數(shù)據集對預置的模型進行重訓練,快速構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 2.訓練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預測請求
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    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 華為云時習知咨詢入口>> 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
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    華為云計算 云知識 華為云 GaussDB數(shù)據庫 高校訓練營-北京大學深圳研究生院&華為云 GaussDB 數(shù)據庫聯(lián)合出品 華為云GaussDB數(shù)據庫高校訓練營-北京大學深圳研究生院&華為云GaussDB數(shù)據庫聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:49:03 內容簡介: 在當今移動
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    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,訓賽結合,以訓促賽。本期為第一期。 【賽事簡介】
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    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,訓賽結合,以訓促賽。本期為第二期。
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    華為云計算 云知識 AI引擎 AI引擎 時間:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的開發(fā)環(huán)境、訓練作業(yè)、模型推理(即模型管理和部署上線)支持的AI框架。主要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib
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    Turbo高性能,加速訓練過程 1、訓練數(shù)據集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲I/O等待產生空閑,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)據從 OBS 導入到SFS
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    【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
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    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
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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
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    【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(
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    續(xù)聚焦技術創(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)同調度、超大規(guī)模分布式訓練高可用性等關鍵技術,構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
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    實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的 語音識別 神經網絡,并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據預處理、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
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    了解昇騰處理器基礎,了解神經網絡訓練和推理的基本知識。 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.關鍵代碼補充 4.編譯并查看結果 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=448為準。 華為云
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