- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的結(jié)構(gòu)圖 內(nèi)容精選 換一換
-
內(nèi)網(wǎng)基準(zhǔn)帶寬:指 彈性云服務(wù)器 能穩(wěn)定達(dá)到的保證帶寬。 內(nèi)網(wǎng)最大帶寬:指彈性云服務(wù)器能夠達(dá)到的最大帶寬。 內(nèi)網(wǎng)最大收發(fā)包能力:指彈性云服務(wù)器能達(dá)到的最大收發(fā)包能力。 2、鏡像 (1)公共鏡像 常見的標(biāo)準(zhǔn)操作系統(tǒng)鏡像,所有用戶可見,包括操作系統(tǒng)以及預(yù)裝的公共應(yīng)用。 選擇部分操作系統(tǒng)的公共鏡像時(shí),系統(tǒng)推薦來自:百科如下: (1)鯤鵬通用計(jì)算增強(qiáng)型: KC1型彈性云服務(wù)器適用于對自主研發(fā)、安全隱私要求較高的政企金融場景,對網(wǎng)絡(luò)性能要求較高的互聯(lián)網(wǎng)場景,對核數(shù)要求較多的大數(shù)據(jù)、HPC場景,對成本比較敏感的建站、電商等場景等。 (2)內(nèi)存優(yōu)化型 大數(shù)據(jù)分析,如廣告精準(zhǔn)營銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場景。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的結(jié)構(gòu)圖 相關(guān)內(nèi)容
-
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 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 (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
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的結(jié)構(gòu)圖 更多內(nèi)容
-
可以添加多張擴(kuò)展網(wǎng)卡,并指定網(wǎng)卡(包括主網(wǎng)卡)的IP地址。 2、用戶可以在安全組中定義各種訪問規(guī)則,當(dāng)彈性云服務(wù)器加入該安全組后,即受到這些訪問規(guī)則的保護(hù)。彈性云服務(wù)器的訪問規(guī)則遵循幾個(gè)安全組規(guī)則的并集。 3、彈性公網(wǎng)IP是指將公網(wǎng)IP地址和路由網(wǎng)絡(luò)中關(guān)聯(lián)的彈性云服務(wù)器綁定,以實(shí)現(xiàn)虛擬私有云內(nèi)的彈性云服務(wù)器通過固定的公網(wǎng)IP地址對外提供訪問服務(wù)。來自:百科
GA CS )能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對高實(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,則每臺機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的 OBS 路徑,實(shí)際使用時(shí)請?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。 ModelArts提供的調(diào)測代碼是以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
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練
- 基于深度學(xué)習(xí)的石油煉化過程優(yōu)化
- 深度學(xué)習(xí)算法中的預(yù)訓(xùn)練(Pretraining)
- 《駕馭MXNet:深度剖析分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的高效之道》
- 深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練、預(yù)測過程詳解【以LeNet模型和CIFAR10數(shù)據(jù)集為例】
- 探索基于深度學(xué)習(xí)的石油煉化過程能耗優(yōu)化
- 探索基于深度學(xué)習(xí)的石油煉化過程安全控制
- 探索基于深度學(xué)習(xí)的石油煉化過程能耗控制
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練