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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)混合 內(nèi)容精選 換一換
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圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生來自：百科華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署。 適用的組件有：來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)混合 相關(guān)內(nèi)容
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，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個算法耗時長，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)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(xùn)練學(xué)習(xí)。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，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備，而且還來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)混合 更多內(nèi)容
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Turbo高性能，加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)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(xùn)練任務(wù)中斷時間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時長，無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自：專題![]()
互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)和產(chǎn)品更是日新月異。 數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)據(jù)庫管理的有效技術(shù)，研究如何對數(shù)據(jù)進行科學(xué)管理，從而為人們提供和共享的、安全的可靠的數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫的四個基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 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。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 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。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展，來自：專題![]()
AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
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(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。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能，可靈活使用其中一個或多個功能。來自：百科![]()
典型業(yè)務(wù)場景 解決方案整體架構(gòu) 混合云解決方案提供多種途徑，聯(lián)通公有云和私有云，支持企業(yè)資源整合，業(yè)務(wù)靈活部署 在企業(yè)上云的過程中，私有云的業(yè)務(wù)和在公有云上的業(yè)務(wù)需要數(shù)據(jù)面打通，私有云/公有云將長期并存，混合云才是企業(yè)上云未來的方向。對混合云的需求不僅僅需要資源拉通，數(shù)據(jù)面（備份歸檔、跨云災(zāi)備）也是業(yè)務(wù)云化的關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 時間：2021-03-25 19:55:10 Python支持的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型主要有如下幾種： 數(shù)字：如整型（123）、布爾型（True/False）、浮點型（1.23） 字符串（String）：如來自：百科![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
介紹基于Pytorch引擎的多機多卡數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點。 了解詳情 分布式訓(xùn)練代碼示例 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+GPU） 介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來啟動PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU）來自：專題![]()
使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
19:41:22 云計算 混合云 AI開發(fā)平臺 AI開發(fā)平臺ModelArts 華為云Stack 8.2版本支持ModelArts。ModelArts平臺是華為的全棧AI平臺，支持AI的本地開發(fā)、遠(yuǎn)程訓(xùn)練，對訓(xùn)練任務(wù)進行集中的資源池化管理，實現(xiàn)分布式并行訓(xùn)練。通過ModelArts來自：百科![]()
的落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天來自：百科![]()
高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。 靈活開放 靈活的部來自：百科
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