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  • 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練gpu選型 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)。 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(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。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)中,設(shè)備如何進(jìn)行選型? 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)中,設(shè)備如何進(jìn)行選型? 時(shí)間:2022-09-29 09:36:09 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 一、我是模組廠商 芯片是一種把集成電路小型化的方式,并時(shí)常制造在半導(dǎo)體晶圓表面上。模組是由若干個(gè)顯示模塊、驅(qū)動(dòng)電路、控制電路、芯
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  • 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練gpu選型 相關(guān)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(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
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    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(duì)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(duì)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
  • 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練gpu選型 更多內(nèi)容
  • 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(duì)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(duì)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
    G系列:圖形加速型彈性云服務(wù)器,適合于3D動(dòng)畫渲染、CAD等。 P系列:計(jì)算加速型或推理加速型彈性云服務(wù)器,適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。 GPU加速實(shí)例總覽 GPU加速云服務(wù)器包括圖形加速型(G系列)和計(jì)算加速型(P系列)兩類。 圖像加速G系列 圖形加速增強(qiáng)型G6 圖形加速增強(qiáng)型G5
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    使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
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    行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。 了解詳情 分布式訓(xùn)練代碼示例 示例:創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練(PyTorch+GPU) 介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來啟動(dòng)PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對(duì)應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例:創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練(PyTorch+NPU) 介紹了使用訓(xùn)練作業(yè)的自定
    來自:專題
    場(chǎng)景的關(guān)鍵訴求。 【場(chǎng)景1】 AI計(jì)算 關(guān)鍵訴求: ①支持異構(gòu)計(jì)算:GPU/Ascend等芯片加速能力 ②縮短訓(xùn)練時(shí)間:支持更高的GPU線性加速比及分布式訓(xùn)練,加快訓(xùn)練速度 ③按需付費(fèi)降低成本:按需付費(fèi)降低訓(xùn)練和推理資源預(yù)留成本 ④免運(yùn)維:AI算法工程師即可操作 【場(chǎng)景2】 高性能容器批量計(jì)算(Job類任務(wù))
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    AI云存儲(chǔ) 場(chǎng)景介紹 面向AI場(chǎng)景提供 OBS +SFS Turbo訓(xùn)練和推理加速方案,增強(qiáng)存儲(chǔ)讀寫性能,助力AI訓(xùn)練加速,減少GPU/NPU等待時(shí)間、提升資源利用效率 優(yōu)勢(shì) 高性能存儲(chǔ),加速訓(xùn)練 •SFS Turbo提供高性能存儲(chǔ),GPU/NPU存儲(chǔ)I/O無空閑等待 •大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載
    來自:專題
    I能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)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(shí)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) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
    來自:專題
    準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識(shí)別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高
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    華為云容器引擎CCE有什么優(yōu)勢(shì)? 時(shí)間:2021-02-27 15:18:29 云計(jì)算 容器云 云服務(wù)器 云容器引擎深度整合了華為云高性能的計(jì)算(E CS /BMS)、網(wǎng)絡(luò)(VPC/EIP/ELB)、存儲(chǔ)(EVS/OBS/SFS)等服務(wù),并支持GPU、ARM、FPGA等異構(gòu)計(jì)算架構(gòu),支持多可用區(qū)(Available
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    邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)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(shí)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
    高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度:大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù):訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注:提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺(tái),深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級(jí)調(diào)度,按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。 靈活開放 靈活的部
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時(shí)間:2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。
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    型H2):機(jī)器學(xué)習(xí)、基因工程、金融分析、圖形工作站、大數(shù)據(jù)搜索 計(jì)算加速型(FPGA加速型FP1、Ascend推理/訓(xùn)練型、GPU推理型PI1、GPU計(jì)算型P1/P2、GPU加速型G1/G3):生物制藥、游戲動(dòng)畫、視頻編碼、高性能科學(xué)和工程應(yīng)用 裸金屬主機(jī)(GPU加速型、旗艦型、
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    、openGauss數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí),還能在心得專區(qū)分享自己的學(xué)習(xí)體會(huì)。學(xué)生和講師、學(xué)生之間都能深度互動(dòng),充分提升學(xué)習(xí)趣味性和積極性。 03 課后考試,即時(shí)了解學(xué)習(xí)效果 訓(xùn)練營在課程結(jié)束后,會(huì)組織線上隨堂考試,檢測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過電腦、手機(jī)等多設(shè)備隨時(shí)隨地參加考試??荚嚍橹?
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,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。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解—
    來自:百科
    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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