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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作站 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時候，預(yù)置來自：專題開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作站 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科
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構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人來自：專題![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格來自：百科![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2vs型彈性云服務(wù)器的規(guī)格來自：百科![]()
云知識 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 時間：2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡單，但是同來自：云商店![]()
首先華為云ModelArt服務(wù)可以調(diào)動多模型，搭載更多算力，且分布式訓(xùn)練性能更快，成本低，性價比更高；其次ModelArt是一站式的 AI開發(fā)平臺 ，流程更簡單，數(shù)據(jù)標注、處理、模型訓(xùn)練等功能均可實現(xiàn)。 由華為云底層算力支撐、在線學(xué)習(xí)/考試及實訓(xùn)平臺、基于實際案例開發(fā)的課程資源、平臺服務(wù)四部分來自：云商店![]()
物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí)，動手實驗，技能認證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動手實驗 02 精心設(shè)計云上實驗，深度體驗云服務(wù) 精心設(shè)計云上實驗，深度體驗云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門來自：專題![]()
云安全 學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實驗、考認證，云安全知識一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 動手實驗 02 動手實驗提供初級、中級在線實驗學(xué)習(xí) 動手實驗提供初級、中級在線實驗學(xué)習(xí)來自：專題![]()
通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢來自：專題![]()
AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
打手機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圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進行智能檢測訓(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)邏輯進行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機內(nèi)部，利用攝像來自：云商店![]()
云安全學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實驗、考認證，云安全知識一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 動手實驗 02 動手實驗提供初級、中級在線實驗學(xué)習(xí) 動手實驗提供初級、中級在線實驗學(xué)習(xí)來自：專題![]()
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學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自：專題![]()
云知識 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽 時間：2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求，更好完成學(xué)生向開發(fā)者，初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華為云求職訓(xùn)練營·J來自：百科![]()
【鯤鵬訓(xùn)練營暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者比賽議程】 1、時間：5月11日-5月25日為訓(xùn)練營暨大賽報名時間； 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營（兩期）授課階段，兩期訓(xùn)練營課程內(nèi)容一樣，同一隊伍不可重復(fù)參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時間； 備注：答辯時間與頒獎地點另行通知 【鯤鵬大賽賽制】 比賽成績由考來自：百科![]()
請參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至數(shù)據(jù)管理模塊進行數(shù)據(jù)標注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理，也支持將已標注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實現(xiàn)與指導(dǎo)請參考準備算法章節(jié)。 3、使用控制臺創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。來自：專題
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