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  • 深度學(xué)習(xí)推理引擎開發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
  • NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
    來自:百科
    加載到規(guī)則引擎,實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉儲周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)推理平臺預(yù)集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開發(fā)工作 華為云
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  • 深度學(xué)習(xí)推理引擎開發(fā) 相關(guān)內(nèi)容
  • 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(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芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主
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    華為云計算 云知識 微服務(wù)引擎:敏捷開發(fā)微服務(wù)應(yīng)用 微服務(wù)引擎:敏捷開發(fā)微服務(wù)應(yīng)用 時間:2020-12-09 14:33:58 使用了微服務(wù)架構(gòu)來開發(fā),當(dāng)然也要使用微服務(wù)引擎!微服務(wù)引擎 CS E,為企業(yè)應(yīng)用微服務(wù)化提供一站式解決方案,幫助用戶實現(xiàn)微服務(wù)應(yīng)用的快速開發(fā)和高可用運維。 課程簡介
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  • 深度學(xué)習(xí)推理引擎開發(fā) 更多內(nèi)容
  • ,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”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。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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    。 3、數(shù)據(jù)流進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時,需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后,后處理引擎再對模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理,如 圖像識別 的加框和加標(biāo)識等處理操作。 計算引擎流程圖中每一個具體數(shù)據(jù)處理
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    華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    2、極“快”致“簡”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。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“自動學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型,用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。
    來自:專題
    FunctionGraph打造Serverless AI最佳平臺 在大模型推理場景,包括全量推理和增量推理兩個階段。全量推理階段算力需求遠(yuǎn)高于增量推理階段,增量推理階段,耗時可能遠(yuǎn)長于全量推理階段。針對這類場景,元戎可以做到全量推理和增量推理解耦,各自按需彈性擴(kuò)縮,精確算力供給,真正按使用量計費,降低用戶成本。
    來自:百科
    特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào),開發(fā)一個智能化應(yīng)用門檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開發(fā)平臺 目前市場上雖然有一些單一環(huán)節(jié)的低代碼開發(fā)工具,但缺乏全流程、低門檻的定制化開發(fā)平臺,難以滿足企業(yè)快速開發(fā)和迭代的需求。并且缺乏行業(yè)適配能力,無法滿足企業(yè)對行業(yè)知識深度整合的需求。 場景適配難、試錯成本高
    來自:百科
    1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 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、
    來自:專題
    FunctionGraph打造Serverless AI最佳平臺 在大模型推理場景,包括全量推理和增量推理兩個階段。全量推理階段算力需求遠(yuǎn)高于增量推理階段,增量推理階段,耗時可能遠(yuǎn)長于全量推理階段。針對這類場景,元戎可以做到全量推理和增量推理解耦,各自按需彈性擴(kuò)縮,精確算力供給,真正按使用量計費,降低用戶成本。
    來自:百科
    云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-運行訓(xùn)練作業(yè) 16:08 云上AI開發(fā)-運行訓(xùn)練作業(yè) 云上AI開發(fā)-運行訓(xùn)練作業(yè) 云上AI開發(fā)-運行訓(xùn)練作業(yè) 為什么需要云上AI開發(fā) 06:30 為什么需要云上AI開發(fā) 為什么需要云上AI開發(fā) 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼
    來自:專題
    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
    時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計算,CAE等;G系列適合于3D動畫渲染,CAD等。 產(chǎn)品優(yōu)勢 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景。 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境
    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
    邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
    來自:專題
    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
    來自:專題
    1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 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、
    來自:專題
    1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 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、
    來自:專題
    打手機(jī)智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力,
    來自:云商店
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