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了解昇騰處理器基礎(chǔ)，了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理的基本知識(shí)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補(bǔ)充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=448為準(zhǔn)。 華為云來(lái)自：百科09 高峰論壇 專(zhuān)題論壇 開(kāi)放演講 查看更多 華為開(kāi)發(fā)者特別活動(dòng) CodeLabs訓(xùn)練營(yíng) 7月8日-7月9日，來(lái)華為 開(kāi)發(fā)者大會(huì) 2023（Cloud），加入10+熱門(mén)領(lǐng)域訓(xùn)練營(yíng)，現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)20+實(shí)操訓(xùn)練，還有DTSE交流答疑，學(xué)&練&講結(jié)合助力實(shí)戰(zhàn)提升！ 馬上預(yù)約 極客挑戰(zhàn)賽 7月8來(lái)自：專(zhuān)題
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來(lái)自：百科日志存儲(chǔ)、文件共享、內(nèi)容管理、網(wǎng)站 日志存儲(chǔ)、文件共享、內(nèi)容管理、網(wǎng)站 AI訓(xùn)練、自動(dòng)駕駛、EDA仿真、渲染、企業(yè)NAS應(yīng)用、高性能web應(yīng)用 AI訓(xùn)練、自動(dòng)駕駛、EDA仿真、渲染、企業(yè)NAS應(yīng)用、高性能web應(yīng)用 大規(guī)模AI訓(xùn)練、AI大模型、AIGC 大規(guī)模AI訓(xùn)練、AI大模型、AIGC 典型應(yīng)用舉例 媒體處理來(lái)自：專(zhuān)題
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a200、華為交互電子白板、聯(lián)絡(luò)中心、企業(yè)協(xié)同終端、云管理網(wǎng)絡(luò)、云管理網(wǎng)絡(luò)分析、iTA流量、企業(yè)計(jì)費(fèi)、 云桌面 、專(zhuān)屬企業(yè)存儲(chǔ)服務(wù)、模型服務(wù)、訓(xùn)練服務(wù)、 邊緣數(shù)據(jù)中心管理 、線(xiàn)下定制產(chǎn)品、H CS /HCSO、遷移類(lèi)服務(wù)，不支持按量（需）產(chǎn)品； （5）優(yōu)惠券不支持和渠道折扣、折扣券、其他優(yōu)惠來(lái)自：百科![]()
huaweicloud.com/information/1000041266/introduction 公告：本賽區(qū)的鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)申請(qǐng)通道已于2020-7-21日12:00關(guān)閉，不再開(kāi)通新的訓(xùn)練營(yíng)賬號(hào)，可以直接報(bào)名本賽事準(zhǔn)備作品參賽，感謝您的理解和支持。 【參賽對(duì)象】 本賽場(chǎng)主要面向企業(yè)、高校參賽者來(lái)自：百科![]()
體驗(yàn)。開(kāi)發(fā)環(huán)境支持一鍵鏡像保存功能。 幫助文檔 收起 展開(kāi) 訓(xùn)練作業(yè) 收起 展開(kāi) ModelArts提供了模型訓(xùn)練的功能，方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(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(hù)自己開(kāi)發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI來(lái)自：專(zhuān)題![]()
模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場(chǎng)景的AI模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測(cè)模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開(kāi)發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開(kāi)發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開(kāi)發(fā)者快速完成模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練 NA來(lái)自：百科![]()
1、 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)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(xiàn)推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
請(qǐng)參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理，也支持將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實(shí)現(xiàn)與指導(dǎo)請(qǐng)參考準(zhǔn)備算法章節(jié)。 3、使用控制臺(tái)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請(qǐng)參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
4+1”發(fā)展戰(zhàn)略，標(biāo)志著公司從“內(nèi)容提供商”向“數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)”的轉(zhuǎn)型。在這一轉(zhuǎn)型過(guò)程中，汽車(chē)數(shù)據(jù)的價(jià)值日益凸顯，它不僅是智能汽車(chē)模型訓(xùn)練的關(guān)鍵，也是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的重要參考。 為了保障客戶(hù)和公司的數(shù)據(jù)安全，汽車(chē)之家選擇將云下互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（簡(jiǎn)稱(chēng)IDC）中的文件備份到華為云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS中。來(lái)自：百科![]()
周期篩選查看明細(xì)賬單。 訓(xùn)練作業(yè)如何收費(fèi)？ ModelArts的訓(xùn)練作業(yè)是按需計(jì)費(fèi)，根據(jù)您選擇的資源池類(lèi)型不同，價(jià)格不同。訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行一次，根據(jù)此次運(yùn)行時(shí)耗費(fèi)的資源進(jìn)行計(jì)費(fèi)。當(dāng)訓(xùn)練作業(yè)處于結(jié)束狀態(tài)，如“運(yùn)行成功”或“運(yùn)行失敗”狀態(tài)，將停止計(jì)費(fèi)。運(yùn)行中的訓(xùn)練作業(yè)，則處于計(jì)費(fèi)中。 部署后的AI應(yīng)用是如何收費(fèi)的？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開(kāi)發(fā)或訓(xùn)練腳本的開(kāi)發(fā)，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像，并上傳至SWR服務(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)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(xiàn)推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用來(lái)自：百科![]()
數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字圖片，測(cè)試級(jí)涵蓋1萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過(guò)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片來(lái)自：百科![]()
網(wǎng)絡(luò)測(cè)試ping包和終端提示丟包率的區(qū)別是什么?終端丟包率檢測(cè)機(jī)制是什么? 訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測(cè)定位:什么是訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測(cè) 修訂記錄 訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測(cè):什么是訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測(cè) 訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測(cè)定位:什么是訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測(cè) 接入OBS數(shù)據(jù)源:操作步驟來(lái)自：百科![]()
夠構(gòu)建知識(shí)圖譜，提供訓(xùn)練和運(yùn)行環(huán)境，滿(mǎn)足各種數(shù)據(jù)處理需求。4. 模型訓(xùn)練和管理：平臺(tái)提供模型訓(xùn)練場(chǎng)，支持交互式模型開(kāi)發(fā)和可視化建模，能夠?yàn)锳I開(kāi)發(fā)者提供在線(xiàn)的交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境，方便模型訓(xùn)練和管理。5. 模型倉(cāng)庫(kù)和算法倉(cāng)庫(kù)：模型倉(cāng)庫(kù)和算法倉(cāng)庫(kù)能夠統(tǒng)一管理所有訓(xùn)練任務(wù)生成的模型和算法，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
earn等，大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎，開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程還不算結(jié)束，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿(mǎn)意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、A來(lái)自：百科![]()
云上一站式自助服務(wù)平臺(tái)，簡(jiǎn)單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
rts訓(xùn)練作業(yè)進(jìn)行訓(xùn)練，而不需要做適配。 了解更多 收起 展開(kāi) 開(kāi)發(fā)調(diào)試工具 收起 展開(kāi) ModelArts集成了基于開(kāi)源的JupyterLab，可為您提供在線(xiàn)的交互式開(kāi)發(fā)調(diào)試。您無(wú)需關(guān)注安裝配置，在ModelArts管理控制臺(tái)直接使用Notebook，編寫(xiě)和調(diào)測(cè)模型訓(xùn)練代碼，然后基于該代碼進(jìn)行模型的訓(xùn)練。來(lái)自：專(zhuān)題
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