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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中停下來 內(nèi)容精選 換一換
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優(yōu)秀的超算生態(tài):擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境,用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運行在P1實例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計算加速場景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算來自:百科業(yè)將使用低代碼平臺開發(fā)核心應(yīng)用,AI增強(qiáng)開發(fā)是加速LCAP市場增長的主要趨勢。 然而,在實際智能化開發(fā)過程中,企業(yè)往往面臨以下困難: 大模型部署成本高,行業(yè)定制復(fù)雜 大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計算資源,且需要專業(yè)的運維團(tuán)隊進(jìn)行管理,不同行業(yè)對模型的需求差異大,需要針對特定行業(yè)進(jìn)來自:百科
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GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 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)據(jù)庫,具有高性能來自:專題開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應(yīng)的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不來自:百科
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視頻編輯 ( Video Content Processing )服務(wù),基于對視頻的整體分析,提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條:基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù),快速準(zhǔn)確地把長視頻分割成不同主題的片段,提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面:基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解,快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自:百科通過系列大數(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:專題如何使用ModelArts服務(wù) 第5章 ModelArts服務(wù)路標(biāo) 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(jī)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(biāo)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。來自:百科MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU,能夠提供超強(qiáng)的實時推理能力。Pi2型彈性云服務(wù)器借助T4的INT8運算器,能夠提供最大130TOPS的INT8算力。Pi2也可以支持輕量級訓(xùn)練場景。 Pi2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格來自:百科視頻分析 第7章 自然語言處理 第8章 語音識別 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(jī)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(biāo)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。來自:百科的數(shù)據(jù)集,或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本,并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開發(fā)指導(dǎo)參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中,用戶需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個空的文件夾,用于存儲訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運行需消耗資源,確保賬戶未欠費。來自:專題
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