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- 深度學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)技巧 內(nèi)容精選 換一換
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分布式訓(xùn)練 收起 展開 主要介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時(shí)，也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測(cè)的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開 模型訓(xùn)練加速 收起 展開來自：專題來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)技巧 相關(guān)內(nèi)容
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實(shí)驗(yàn)考試 03 GaussDB 工作級(jí)開發(fā)者認(rèn)證 在線學(xué)習(xí) GaussDB數(shù)據(jù)庫 介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序開發(fā)指引 GaussDB數(shù)據(jù)庫開發(fā)設(shè)計(jì)建議 GaussDB 數(shù)據(jù)庫遷移 GaussDB數(shù)據(jù)庫操作與管理 GaussDB數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu) GaussDB數(shù)據(jù)庫日常運(yùn)維 考試大綱及考試樣題來自：專題首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場(chǎng)景為什么需要調(diào)優(yōu)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)組件特點(diǎn)和業(yè)務(wù)場(chǎng)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(huì)遇到的問題及調(diào)優(yōu)思想，最后，在實(shí)踐部分簡(jiǎn)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(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)技巧 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(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
測(cè)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(duì)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(xiàng)復(fù)雜的工程，有些時(shí)候無法系統(tǒng)性地說明和解釋，來自：專題![]()
熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)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(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類來自：百科![]()
17:16:09 性能調(diào)優(yōu)、運(yùn)維管理、數(shù)據(jù)遷移是數(shù)據(jù)庫DBA必要掌握的知識(shí)，本課程通過視頻+課件的干貨形式，期望通過學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。來自：百科![]()
DB數(shù)據(jù)庫的調(diào)優(yōu)思路、SQL調(diào)優(yōu)指南和調(diào)優(yōu)實(shí)際案例。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，安全開放，核心代碼擁有100%知識(shí)產(chǎn)權(quán)，單機(jī)主備開源，打造openGauss開放生態(tài)，今天帶你了解GaussDB數(shù)據(jù)庫的調(diào)優(yōu)思路、SQL調(diào)優(yōu)指南和調(diào)優(yōu)實(shí)際案例。 幫助文檔來自：專題![]()
開發(fā)效率，降低代碼開發(fā)門檻，讓AI普惠全民開發(fā)者。 應(yīng)用運(yùn)行 AI賦能的應(yīng)用運(yùn)行平臺(tái)，不僅僅是托管應(yīng)用程序，而且能夠主動(dòng)學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)并適應(yīng)業(yè)務(wù)需求。 自適應(yīng)調(diào)優(yōu)：AI模型會(huì)分析行業(yè)知識(shí)庫、應(yīng)用架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施配置，自動(dòng)適配各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。面對(duì)月結(jié)或交易結(jié)算這樣的周期性高峰，AI模型會(huì)預(yù)測(cè)并調(diào)整系統(tǒng)部署，應(yīng)對(duì)峰值壓力。來自：百科![]()
2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧； 7來自：百科![]()
詳細(xì)信息，包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實(shí)時(shí)日志等功能。 華為GaussDB-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(diǎn)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(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自：專題![]()
鯤鵬KVM虛擬化平臺(tái)性能優(yōu)化有三板斧，分別體現(xiàn)在： 1. 硬件參數(shù)調(diào)優(yōu) 確認(rèn)硬件有效性 BIOS配置 內(nèi)存刷新頻率64ms 開啟NUMA …… 2. 操作系統(tǒng)調(diào)優(yōu) 升級(jí)gcc版本 關(guān)閉透明大頁 …… 3. 虛擬化調(diào)優(yōu) 虛擬機(jī)綁核 內(nèi)存訪問不跨die、不跨片 啟用內(nèi)存大頁 …… 文中課程來自：百科![]()
多領(lǐng)域服務(wù)泛化 圖像識(shí)別 服務(wù)采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)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(chǎng)景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識(shí)別服務(wù)采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推來自：專題![]()
圖像識(shí)別產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別準(zhǔn)確率 圖像識(shí)別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)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(chǎng)景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識(shí)別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦來自：專題![]()
云知識(shí) 優(yōu)學(xué)院教學(xué)管理 優(yōu)學(xué)院教學(xué)管理 時(shí)間：2021-04-08 16:03:53 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 學(xué)期中，教師的工作會(huì)逐漸多起來。教學(xué)管理主要涉及教師在優(yōu)學(xué)院平臺(tái)上查看學(xué)生學(xué)習(xí)檔案、來自：云商店![]()
。 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(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 優(yōu)學(xué)院作業(yè)管理（教師端） 優(yōu)學(xué)院作業(yè)管理（教師端） 時(shí)間：2021-04-08 17:28:21 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 本文為您介紹優(yōu)學(xué)院平臺(tái)教師如何布置和批改作業(yè)等。 1來自：云商店![]()
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(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
詳細(xì)信息，包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實(shí)時(shí)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(diǎn)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(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自：專題![]()
程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 概述 方案概述:方案優(yōu)勢(shì) API生命周期 文檔基本使用技巧 方案概述:解決方案 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是彈性文件服務(wù):彈性文件服務(wù)簡(jiǎn)介 準(zhǔn)備SDC算法:算法開發(fā)和調(diào)測(cè) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì):云容器引擎對(duì)比自建Kubernetes集群 鎖管理:num_internal_lock_partitions來自：云商店
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