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  • 深度學習訓練時間 內(nèi)容精選 換一換
  • Turbo高性能,加速訓練過程 1、訓練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓練任務(wù)中斷時間。 3 數(shù)據(jù)導入導出異步化,不占用訓練任務(wù)時長,無需部署外部遷移工具 1、訓練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導入到SFS
    來自:專題
    場景下使用對象存儲服務(wù)。 立即學習 塊存儲服務(wù)EVS:云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學習,用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解,掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應的場景下使用云硬盤。 課程目標 通過學習本課程,對云硬盤有系統(tǒng)的了解,并掌握相關(guān)操作。 立即學習 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN :提升網(wǎng)絡(luò)響應速度
    來自:專題
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    來自:專題
    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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預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。
    來自:百科
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  • 華為云計算 云知識 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡介: 算力已成為驅(qū)動社會經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)力,多業(yè)務(wù)場景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件
    來自:百科
    /Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL
    來自:專題
    MXNet等深度學習框架 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練場景。 Pi2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格
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    如何在CDN控制臺設(shè)置狀態(tài)碼的緩存時間? 如何在CDN控制臺設(shè)置狀態(tài)碼的緩存時間? 時間:2022-08-04 20:22:42 【CDN流量包活動】 CDN節(jié)點回源站請求資源時,源站會返回響應的狀態(tài)碼,您可以在CDN控制臺設(shè)置狀態(tài)碼的緩存時間,當客戶端再次請求相同資源時,不會觸發(fā)回源,減少回源概率,減輕源站壓力。
    來自:百科
    1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    準確性還能提升。城市治理中的事項類別非常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術(shù),可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術(shù),可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移
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    AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建、模型訓練、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器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建、模型訓練、模型評估、模型服務(wù)的全
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    GaussDB 學習 GaussDB學習 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。如何快速學習和了解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
    商品鏈接:排水口排水識別算法;倍特威視 華為好望商城 云市場商品 華為好望商城 排水口排水識別算法 基于深度學習的計算機智能視頻物體檢測算法,且通過規(guī)模化的排水口排水數(shù)據(jù)檢測訓練,賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測能力,準確判斷檢測場景內(nèi)的是否出現(xiàn)排水口排水情況,有效提升企業(yè)污水排放監(jiān)督管理。????
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    業(yè)知識,讓開發(fā)者聚焦自身業(yè)務(wù)。讓企業(yè)用戶聚焦于技術(shù)創(chuàng)新,將模型訓練、定制的小事交給ModelArts Pro。 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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、
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    華為云計算 云知識 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 時間:2020-12-29 17:22:46 云服務(wù)器 【賽事簡介】 為貫徹落實鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè),協(xié)同2020南京創(chuàng)新周活動及2020華為云與計算城市峰會,更好的培育江蘇鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài),深入
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    平臺穩(wěn)定可靠:繼承公有云ModelArts平臺大規(guī)模商用成熟硬件平臺和軟件架構(gòu) 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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預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。
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    變壓器工作現(xiàn)場的視頻進行實時分析,基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測訓練,將算法加載到攝像機內(nèi)部,利用攝像機AI芯片強大的分析推理能力,實現(xiàn)視頻畫面實時分析,通過深度學習算法準確判定呼吸器顏色是否變色,監(jiān)理人員能夠第一時間獲取相關(guān)圖像,并及時更換硅膠,為變壓器安全運行提供安全保障。 商品鏈接:<<呼吸器顏色智能識別>>
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    云知識 漂浮物識別算法 漂浮物識別算法 時間:2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城漂浮物識別算法,是基于深度學習的計算機智能視頻物體檢測算法,且通過規(guī)?;钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被)檢測訓練,賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測能力,從而準確判斷檢測場景內(nèi)的是否有漂浮物類型目標
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    第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 時間:2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割,對圖像進行像素級別的分類。
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    華為云計算 云知識 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓練營&開發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓練營&開發(fā)者大賽 時間:2020-12-29 17:06:34 云服務(wù)器 【賽事簡要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,落實《重慶市促進鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動方案》,
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    力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代碼的前提下,在昇騰A
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