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- 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練時(shí)間 內(nèi)容精選 換一換
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Turbo高性能，加速訓(xùn)練過(guò)程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)，無(wú)需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來(lái)自：專(zhuān)題場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程，對(duì)云硬盤(pán)有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN ：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來(lái)自：專(zhuān)題
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場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程，對(duì)云硬盤(pán)有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來(lái)自：專(zhuān)題視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練時(shí)間 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 算力已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務(wù)場(chǎng)景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，帶來(lái)多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件來(lái)自：百科![]()
/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL來(lái)自：專(zhuān)題![]()
MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務(wù)器 采用專(zhuān)為AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU，能夠提供超強(qiáng)的實(shí)時(shí)推理能力。Pi2型彈性云服務(wù)器借助T4的INT8運(yùn)算器，能夠提供最大130TOPS的INT8算力。Pi2也可以支持輕量級(jí)訓(xùn)練場(chǎng)景。 Pi2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格來(lái)自：百科![]()
如何在CDN控制臺(tái)設(shè)置狀態(tài)碼的緩存時(shí)間？ 如何在CDN控制臺(tái)設(shè)置狀態(tài)碼的緩存時(shí)間？ 時(shí)間：2022-08-04 20:22:42 【CDN流量包活動(dòng)】 CDN節(jié)點(diǎn)回源站請(qǐng)求資源時(shí)，源站會(huì)返回響應(yīng)的狀態(tài)碼，您可以在CDN控制臺(tái)設(shè)置狀態(tài)碼的緩存時(shí)間，當(dāng)客戶端再次請(qǐng)求相同資源時(shí)，不會(huì)觸發(fā)回源，減少回源概率，減輕源站壓力。來(lái)自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專(zhuān)題![]()
準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類(lèi)別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移來(lái)自：百科![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及部署支持，提供多樣化建模方式，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
商品鏈接：排水口排水識(shí)別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 排水口排水識(shí)別算法 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)?；呐潘谂潘?dāng)?shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)能力，準(zhǔn)確判斷檢測(cè)場(chǎng)景內(nèi)的是否出現(xiàn)排水口排水情況，有效提升企業(yè)污水排放監(jiān)督管理。????來(lái)自：云商店![]()
業(yè)知識(shí)，讓開(kāi)發(fā)者聚焦自身業(yè)務(wù)。讓企業(yè)用戶聚焦于技術(shù)創(chuàng)新，將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts Pro。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 江蘇鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽 江蘇鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-29 17:22:46 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，協(xié)同2020南京創(chuàng)新周活動(dòng)及2020華為云與計(jì)算城市峰會(huì)，更好的培育江蘇鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入來(lái)自：百科![]()
平臺(tái)穩(wěn)定可靠：繼承公有云ModelArts平臺(tái)大規(guī)模商用成熟硬件平臺(tái)和軟件架構(gòu) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科![]()
變壓器工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫(huà)面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定呼吸器顏色是否變色，監(jiān)理人員能夠第一時(shí)間獲取相關(guān)圖像，并及時(shí)更換硅膠，為變壓器安全運(yùn)行提供安全保障。 商品鏈接：<<呼吸器顏色智能識(shí)別>>來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)?；钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)能力，從而準(zhǔn)確判斷檢測(cè)場(chǎng)景內(nèi)的是否有漂浮物類(lèi)型目標(biāo)來(lái)自：云商店![]()
第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開(kāi)發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開(kāi)發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-29 17:06:34 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，落實(shí)《重慶市促進(jìn)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動(dòng)方案》，來(lái)自：百科![]()
力，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下，通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類(lèi)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí)，希望盡量在不改變?cè)即a的前提下，在昇騰A來(lái)自：百科
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