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- 深度學習 模型調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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領(lǐng)取/購買優(yōu)學院學習卡需要注意什么 領(lǐng)取/購買優(yōu)學院學習卡需要注意什么 時間：2021-04-07 17:32:25 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學院平臺；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 學生學習優(yōu)學院平臺的收費課程，需要使用學習卡上的激活來自：云商店握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識； 3、學習多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類來自：百科
- 深度學習 模型調(diào)優(yōu) 相關(guān)內(nèi)容
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AI賦能的應(yīng)用運行平臺，不僅僅是托管應(yīng)用程序，而且能夠主動學習、預(yù)測并適應(yīng)業(yè)務(wù)需求。 自適應(yīng)調(diào)優(yōu)：AI模型會分析行業(yè)知識庫、應(yīng)用架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施配置，自動適配各種業(yè)務(wù)場景。面對月結(jié)或交易結(jié)算這樣的周期性高峰，AI模型會預(yù)測并調(diào)整系統(tǒng)部署，應(yīng)對峰值壓力。 智能彈性：AI模型會實時監(jiān)控流量變化和運行指標，智能來自：百科首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場景為什么需要調(diào)優(yōu)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)組件特點和業(yè)務(wù)場景，告知大家基本調(diào)優(yōu)思路和常用的性能監(jiān)控工具；然后，以HBase的調(diào)優(yōu)案例為例，介紹大數(shù)據(jù)組件調(diào)優(yōu)過程中可能會遇到的問題及調(diào)優(yōu)思想，最后，在實踐部分簡要介紹Hadoop組件的調(diào)優(yōu)流程。 通過本文，您將了解到大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)過程中的常見問題來自：百科
- 深度學習 模型調(diào)優(yōu) 更多內(nèi)容
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AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負載模型進行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
據(jù)并行訓練。同時，也提供了分布式訓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)試分布式訓練。 了解更多 收起 展開 模型訓練加速 收起 展開 針對AI訓練場景中大模型Checkpoint保存和加載帶來的I/O挑戰(zhàn)，華為云來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫遷移 一定要數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品來執(zhí)行，需要對數(shù)據(jù)庫知識、原理具有一定的從業(yè)經(jīng)驗，數(shù)據(jù)庫遷移的專家要有數(shù)據(jù)庫寬度和深度，同時客戶也會咨詢數(shù)據(jù)庫本身的一些使用，調(diào)優(yōu)。 立即學習 最新文章 “云上中臺 • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點，輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位 GaussDB (for來自：百科![]()
多領(lǐng)域服務(wù)泛化 圖像識別 服務(wù)采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準確率。 圖像識別服務(wù)采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告來自：專題![]()
圖像識別產(chǎn)品優(yōu)勢 高識別準確率 圖像識別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準確率。 圖像識別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推來自：專題![]()
數(shù)據(jù)分析。 鯤鵬 基于BoostKit的虛擬化部署和調(diào)優(yōu)實踐：鯤鵬云平臺虛擬化部署和調(diào)優(yōu)指導(dǎo)，快速具備鯤鵬云平臺虛擬化部署和調(diào)優(yōu)的能力。 學員可在華為云學院微認證主頁查看更多已上線微認證，按照頁面指引在線進行微認證的購買、學習、實驗、考試及證書獲取。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院來自：百科![]()
ay等等，這一工作往往需要一個有經(jīng)驗的算法工程師花費一定精力和大量時間進行手動調(diào)優(yōu)。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts支持以下三種超參搜索算法： 1、貝葉斯優(yōu)化(SMAC) 2、TPE算法來自：專題![]()
測性能提升了約40倍。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶對業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率不滿意，期望通過調(diào)優(yōu)加快業(yè)務(wù)執(zhí)行的情況下。正如“確定性能調(diào)優(yōu)范圍”小節(jié)所述，數(shù)據(jù)庫性能受影響因素多，從而性能調(diào)優(yōu)是一項復(fù)雜的工程，有些時候無法系統(tǒng)性地說明和解釋，來自：專題![]()
AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負載模型進行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版來自：專題![]()
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。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負載模型進行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
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手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編排、部來自：百科![]()
詳細信息，包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實時日志等功能。 GaussDB安裝 -總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達到可接受的范圍。來自：專題![]()
框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學習框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模來自：百科
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