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將下載量大的內(nèi)容分發(fā)到各地的 CDN 節(jié)點(diǎn),有效減輕源站的壓力,同時(shí)保證了客戶端高速下載的需求。 圖2 文件下載加速 3、點(diǎn)播加速 適用于提供音 視頻點(diǎn)播 服務(wù)的客戶。例如:在線教育類網(wǎng)站、在線視頻分享網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)電視點(diǎn)播平臺(tái)、音樂視頻點(diǎn)播APP等。傳統(tǒng)的點(diǎn)播服務(wù)會(huì)加大服務(wù)器的負(fù)載,并消來自:百科用戶創(chuàng)建Notebook時(shí)所選用的鏡像是經(jīng)過多次保存的自定義鏡像或用戶自行注冊(cè)的鏡像,基于該鏡像所創(chuàng)建的Notebook已經(jīng)無法再執(zhí)行鏡像保存的操作了。 解決方法 使用公共鏡像或其他的自定義鏡像來創(chuàng)建Notebook,完成鏡像保存操作。 ModelArts-產(chǎn)品相關(guān)介紹 更快的普惠AI平臺(tái) ModelArts產(chǎn)品文檔來自:專題
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') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自:專題將下載量大的內(nèi)容分發(fā)到各地的CDN節(jié)點(diǎn),有效減輕源站的壓力,同時(shí)保證了客戶端高速下載的需求。 3、點(diǎn)播加速 適用于提供音視頻點(diǎn)播服務(wù)的客戶。例如:在線教育類網(wǎng)站、在線視頻分享網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)電視點(diǎn)播平臺(tái)、音樂視頻點(diǎn)播APP等。傳統(tǒng)的點(diǎn)播服務(wù)會(huì)加大服務(wù)器的負(fù)載,并消耗巨大的帶寬資源,同來自:百科
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在線 文字轉(zhuǎn)語音 一般哪些時(shí)候使用? 在線文字轉(zhuǎn)語音一般哪些時(shí)候使用? 時(shí)間:2020-06-09 18:02:10 語音合成 在線文本轉(zhuǎn)語音將文本信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為近似的真人發(fā)聲,為應(yīng)用配上“說話”的能力。能夠?qū)铣珊?span style='color:#C7000B'>的語音音色、音調(diào)、語速進(jìn)行個(gè)性化的設(shè)置,滿足客戶的定制化需求。常見使用場景如下:來自:百科據(jù)傳輸的加密密鑰。 2、應(yīng)用調(diào)用API接口:應(yīng)用調(diào)用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的API接口時(shí),采用加密的HTTPS協(xié)議,應(yīng)用需要校驗(yàn)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的合法性,同時(shí)協(xié)商數(shù)據(jù)傳輸的加密密鑰。 3、設(shè)備數(shù)據(jù)推送:物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)向應(yīng)用推送訂閱的設(shè)備數(shù)據(jù)時(shí),采用加密的HTTPS協(xié)議,物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)需要校驗(yàn)應(yīng)用的合法性,同時(shí)協(xié)商數(shù)據(jù)傳輸?shù)募用苊荑€。來自:專題系統(tǒng)為核心的智慧膠園解決方案,大幅提升國產(chǎn)天然橡膠產(chǎn)量,引領(lǐng)橡膠產(chǎn)業(yè)的變革。 基于華為云IoT打造數(shù)字農(nóng)牧物聯(lián)網(wǎng) 華為云IoT 設(shè)備接入服務(wù) 幫助吉星海低成本、高可靠的解決了各類設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸上云的問題,使得整個(gè)過程數(shù)字化、可視化,并且具有非常靈活的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)能力。能夠方便的將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到后端數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。來自:專題AI(人工智能)是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)識(shí)能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測(cè)。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉,從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過使用適當(dāng)的統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法,對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)來自:百科15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個(gè)難題,將一站式的 AI開發(fā)平臺(tái) (ModelArts)提供給開發(fā)者,從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練,最后把模型部署起來,集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自:百科認(rèn)證價(jià)值:了解 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù),通過實(shí)踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力 認(rèn)證課程詳情 【初級(jí)】基于流計(jì)算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏,為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群:面來自:專題快速玩轉(zhuǎn)設(shè)備接入平臺(tái) 提供的是基于物的連接平臺(tái),設(shè)備連接到平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,應(yīng)用連接到平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,控制臺(tái)進(jìn)行界面呈現(xiàn)上的應(yīng)用管理、設(shè)備管理等。 提供的是基于物的連接平臺(tái),設(shè)備連接到平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,應(yīng)用連接到平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,控制臺(tái)進(jìn)行界面呈現(xiàn)上的應(yīng)用管理、設(shè)備管理等。 設(shè)備接入計(jì)費(fèi)說明來自:專題GA CS )能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型(G系列)和計(jì)算加速型(P系列)兩類。其中: 圖形加速型即“G系列”的 彈性云服務(wù)器 ,適合于3D動(dòng)畫渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器,適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。來自:百科AI框架,如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的 OBS 路徑,實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。來自:專題提交到數(shù)據(jù)庫的SQL為基本單元的性能數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)庫工具提交的作業(yè)相關(guān)的性能數(shù)據(jù)(如加載,卸載,備份,恢復(fù)等)。 關(guān)注的時(shí)間范圍: 日常范圍:一周高峰時(shí)段的時(shí)間;月度結(jié)束的時(shí)間;季節(jié)變化數(shù)據(jù)。 一天范圍內(nèi):用戶集中使用系統(tǒng)的時(shí)間段;系統(tǒng)壓力比較高的時(shí)間段等。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來自:百科使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 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T來自:專題
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