Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架 內(nèi)容精選 換一換
-
以靈活利用不同硬件資源進(jìn)行計算,提高計算效率。5. 兼容主流深度學(xué)習(xí)框架:Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架,方便用戶使用自己熟悉的框架進(jìn)行開發(fā)和部署。綜上所述,Apulis AI Studio配來自:專題發(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)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(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、評價等結(jié)果。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架 相關(guān)內(nèi)容
-
完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL。 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計算集群,讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)。 高性價比 同步業(yè)界最新GPU技術(shù),無縫切換最新GPU硬件;支持來自:百科優(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P2vs實例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2vs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并行計算能力,可以使用P2vs型云服務(wù)器。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架 更多內(nèi)容
-
AI開發(fā)平臺 產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估、模型服務(wù)的全來自:專題
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
看了本文的人還看了
- ModelArts訓(xùn)練作業(yè)預(yù)置框架自定義配置深度學(xué)習(xí)框架版本
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》—1.2 深度學(xué)習(xí)框架
- 深度學(xué)習(xí)框架指南
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn) | 深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch)
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- PyTorch深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域框架
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實戰(zhàn)》——1.3 本書涉及的深度學(xué)習(xí)框架
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實戰(zhàn)》——1.5 深度學(xué)習(xí)展望
- 初識深度學(xué)習(xí)推理框架 | 簡記
- 淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練