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- 深度學(xué)習(xí)推理部署github 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
用，將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù)，您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。 立即使用 推理部署 AI模型開發(fā)完成后，在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù)，您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。來自：專題![]()
AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 推理服務(wù)訪問公網(wǎng) 推理服務(wù)端到端運(yùn)維 查看更多 收起 ModelArts相關(guān)精選推薦 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
常見問題 自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型，支持哪些其他操作？ ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型支持如下操作： • 支持部署為在線服務(wù)、批量服務(wù)或邊緣服務(wù)。 在自動(dòng)學(xué)習(xí)頁(yè)面中，僅支持部署為在線服務(wù)，如需部署為批量服務(wù)或邊緣服務(wù)，可在“AI應(yīng)用管理> AI應(yīng)用 ”頁(yè)面中直接部署。 • 支持發(fā)布至市場(chǎng)來自：專題![]()
在ModelArts服務(wù)中，AI應(yīng)用部署成在線服務(wù)后，用戶可以獲取API接口用于訪問推理。 https://域名/版本/infer/服務(wù)ID 自定義鏡像導(dǎo)入模型部署上線調(diào)用API報(bào)錯(cuò) ModelArts部署上線調(diào)用API報(bào)錯(cuò)，排查項(xiàng)如下： 1、確認(rèn)配置文件模型的接口定義中有沒有POST方法。來自：專題![]()
自定義推理邏輯的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明自定義推理邏輯的推理腳本示例。 幫助文檔 模型包規(guī)范常見問題 模型包規(guī)范常見問題 ModelArts導(dǎo)入模型時(shí)，模型配置文件中的安裝包依賴參數(shù)如何編寫？ 安裝包存在前后依賴關(guān)系。例如您在安裝“mmc來自：專題![]()
像； 3.配置“容器調(diào)用接口”和端口號(hào)，端口號(hào)與模型配置文件中的端口保持一致。 自定義鏡像導(dǎo)入配置運(yùn)行時(shí)依賴無效 自定義鏡像導(dǎo)入不支持配置運(yùn)行時(shí)依賴，系統(tǒng)不會(huì)自動(dòng)安裝所需要的pip依賴包。 重新構(gòu)建鏡像，在構(gòu)建鏡像的Dockerfile文件中安裝pip依賴包，例如安裝Flask依賴包。示例代碼如下：來自：專題![]()
零代碼開發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(Tenso來自：百科![]()
?分析結(jié)果回調(diào)給公網(wǎng)服務(wù)終端。 ModelArts相關(guān)精選推薦 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 ModelArts來自：專題![]()
Studio為客戶提供了“深度學(xué)習(xí)+機(jī)器學(xué)習(xí)”的全場(chǎng)景AI開發(fā)與應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，可以滿足不同場(chǎng)景下的AI開發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力：Apulis AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力，可以幫助用戶完成整個(gè)AI開發(fā)流程。4來自：專題![]()
，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)。 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，通過來自：百科![]()
1/2/4/8/16 Ascend 310 Atlas DDK 深度學(xué)習(xí)推理 Pi2（T4） vCPU 8/16/32核 內(nèi)存 32/64/128GB 40GB（默認(rèn)） 1/2/4 T4 CUDA/OpenCL 深度學(xué)習(xí)推理 G5（V100） vCPU 32核 內(nèi)存 128 GB 40GB（默認(rèn)）來自：專題
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