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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練完了后如何推理 內(nèi)容精選 換一換
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部署配置 6.單擊“下一步”，進(jìn)行訪問(wèn)配置。 此處暫時(shí)不需要配置。 7.單擊“下一步”，確認(rèn)容器應(yīng)用的規(guī)格，確認(rèn)無(wú)誤后單擊“創(chuàng)建”。 查看應(yīng)用運(yùn)維信息 應(yīng)用部署后，您可以在IEF控制臺(tái)查看應(yīng)用的CPU、內(nèi)存等信息。您還可以通過(guò)訪問(wèn) 應(yīng)用運(yùn)維管理 （ AOM ）的“容器監(jiān)控”功能，查看更多來(lái)自：專題FunctionGraph打造Serverless AI最佳平臺(tái) 在大模型推理場(chǎng)景，包括全量推理和增量推理兩個(gè)階段。全量推理階段算力需求遠(yuǎn)高于增量推理階段，增量推理階段，耗時(shí)可能遠(yuǎn)長(zhǎng)于全量推理階段。針對(duì)這類場(chǎng)景，元戎可以做到全量推理和增量推理解耦，各自按需彈性擴(kuò)縮，精確算力供給，真正按使用量計(jì)費(fèi)，降低用戶成本。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練完了后如何推理 相關(guān)內(nèi)容
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基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開(kāi)發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4. 了解昇騰處理器基礎(chǔ)，了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理的基本知識(shí)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境來(lái)自：百科ModelArts：資源池網(wǎng)絡(luò)設(shè)置 專屬資源池的創(chuàng)建作業(yè)類型包含推理服務(wù)，選擇的網(wǎng)絡(luò)需打通VPC網(wǎng)絡(luò)。打通VPC可實(shí)現(xiàn)ModelArts資源池和用戶VPC的網(wǎng)絡(luò)打通。 用戶VPC：正向代理安裝和配置 ModelArts推理服務(wù)訪問(wèn)公網(wǎng)打通網(wǎng)絡(luò)后，需要設(shè)置代理。在安裝正向代理前，需要先購(gòu)買(mǎi)一臺(tái)彈來(lái)自：專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練完了后如何推理 更多內(nèi)容
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2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽(tīng)眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對(duì)當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練，端邊推來(lái)自：百科![]()
容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 AI容器用Serverless的方式提供算力，極大方便算法科學(xué)家進(jìn)行訓(xùn)練和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的訓(xùn)練框架。 AI容器通過(guò)拓?fù)溆H和性調(diào)度，調(diào)度任務(wù)時(shí)將GPU間網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)狀態(tài)也考慮在內(nèi)，保證G來(lái)自：百科![]()
邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力來(lái)自：專題![]()
e，構(gòu)建出一個(gè)新鏡像，最后注冊(cè)后在Notebook使用。 了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU來(lái)自：專題![]()
IEF邊緣節(jié)點(diǎn)故障如何處理？ IEF邊緣節(jié)點(diǎn)有哪些故障場(chǎng)景？ IEF邊緣節(jié)點(diǎn)納管失敗如何處理？ 設(shè)備屬性更新后，在容器內(nèi)可以獲取最新的設(shè)備屬性么？ 設(shè)備與節(jié)點(diǎn)綁定以后，能用來(lái)做什么？ 邊緣節(jié)點(diǎn)支持多個(gè)顯卡么？ 正在運(yùn)行中的邊緣節(jié)點(diǎn)可以更換顯卡么？ 邊緣環(huán)境的安全是怎么解決的？ 邊緣節(jié)點(diǎn)查看不到監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的原因？來(lái)自：專題![]()
FunctionGraph打造Serverless AI最佳平臺(tái) 在大模型推理場(chǎng)景，包括全量推理和增量推理兩個(gè)階段。全量推理階段算力需求遠(yuǎn)高于增量推理階段，增量推理階段，耗時(shí)可能遠(yuǎn)長(zhǎng)于全量推理階段。針對(duì)這類場(chǎng)景，元戎可以做到全量推理和增量推理解耦，各自按需彈性擴(kuò)縮，精確算力供給，真正按使用量計(jì)費(fèi)，降低用戶成本。來(lái)自：百科![]()
課前簽到，統(tǒng)計(jì)學(xué)生考勤情況 線上培訓(xùn)中，很難確定學(xué)生是否準(zhǔn)時(shí)上線學(xué)習(xí)，更沒(méi)辦法統(tǒng)計(jì)學(xué)生的考勤情況。 訓(xùn)練營(yíng)通過(guò)時(shí)習(xí)知簽到功能，可以了解學(xué)生具體上線時(shí)間，統(tǒng)計(jì)學(xué)生考勤情況。開(kāi)啟簽到后，學(xué)生進(jìn)入學(xué)習(xí)頁(yè)面，簽到便自動(dòng)彈出，學(xué)生必須在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成簽到。簽到結(jié)束后，講師可在后臺(tái)便捷地查詢簽到時(shí)間、簽到人數(shù)、簽來(lái)自：百科![]()
畫(huà)布制作完成后，再制作語(yǔ)音。 選擇“文本驅(qū)動(dòng)”的方式。在文本輸入框中，輸入文本內(nèi)容，以生成音頻，如圖2所示。 文本示例：今天是9月26日，星期二，天氣晴朗，歡迎大家到訪。我們精心布置了現(xiàn)場(chǎng)，室內(nèi)擺放了各類植物和鮮花，場(chǎng)地寬敞明亮，足夠大家在室內(nèi)共同交流和活動(dòng)。 音頻制作完成后，可單擊“音量”，調(diào)整音頻的音量。來(lái)自：專題![]()
務(wù)器配置操作。 基礎(chǔ)配置 網(wǎng)絡(luò)配置 高級(jí)配置 確認(rèn)訂單 立即配置云服務(wù)器 GPU服務(wù)器配置 什么是GPU服務(wù)器配置？ GPU服務(wù)器創(chuàng)建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服務(wù)器一樣，在云上使用 彈性云服務(wù)器 ，打造一個(gè)高效、可靠、安全的計(jì)算環(huán)境。彈性云服務(wù)器的開(kāi)通是自助完成的，來(lái)自：專題![]()
精準(zhǔn)圖文描述，對(duì)齊語(yǔ)義理解，智能語(yǔ)境識(shí)別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓(xùn)練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強(qiáng)泛化性 強(qiáng)大泛化能力，適應(yīng)各種復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景和用戶需求。 全棧自主可控 全棧自主可控，基于昇騰云服務(wù)，技術(shù)完全自主可控。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能來(lái)自：專題![]()
智能邊緣平臺(tái)IEF專題推薦 邊緣節(jié)點(diǎn)故障如何處理？ 邊緣節(jié)點(diǎn)有哪些故障場(chǎng)景？ 邊緣節(jié)點(diǎn)納管失敗如何處理？ 設(shè)備屬性更新后，在容器內(nèi)可以獲取最新的設(shè)備屬性么？ 設(shè)備與節(jié)點(diǎn)綁定以后，能用來(lái)做什么？ 邊緣節(jié)點(diǎn)支持多個(gè)顯卡么？ 正在運(yùn)行中的邊緣節(jié)點(diǎn)可以更換顯卡么？ 邊緣環(huán)境的安全是怎么解決的？ 邊緣節(jié)點(diǎn)查看不到監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的原因？來(lái)自：專題![]()
油與無(wú)油部分的面積，將面積歸算至油枕端面圓形中得到最終的油位值。 將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫(huà)面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定變壓器油位是否處于油量不足狀態(tài)；實(shí)時(shí)將主變油位發(fā)生的時(shí)間，地點(diǎn)和現(xiàn)場(chǎng)圖片等信息發(fā)送給上級(jí)平臺(tái)，安全監(jiān)理人員來(lái)自：云商店![]()
創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用 MetaStudio 制作照片數(shù)字人視頻 MetaStudio支持哪些區(qū)域？ 部分瀏覽器提交H265訓(xùn)練視頻失敗如何處理？ 視頻合成失敗如何處理？ 提示模板不可用怎么辦？ 如何實(shí)時(shí)切換智能交互的語(yǔ)言和聲音？ 如何接收并激活聲音或分身形象資產(chǎn)？來(lái)自：專題![]()
F；已購(gòu)套餐包用戶仍然按照套餐包計(jì)費(fèi)，套餐包使用完后即可享受免費(fèi)促銷優(yōu)惠。 詳細(xì)的計(jì)費(fèi)信息請(qǐng)參見(jiàn)產(chǎn)品價(jià)格詳情。 常見(jiàn)問(wèn)題 1.問(wèn)：活動(dòng)期間，已購(gòu)的套餐包是否可以繼續(xù)使用？ 答：原已購(gòu)按需套餐包不受影響，可以繼續(xù)使用。套餐包使用完后即可享受免費(fèi)促銷優(yōu)惠。 2.問(wèn)：容器應(yīng)用的實(shí)例能否來(lái)自：專題![]()
高性能容器批量計(jì)算（Job類任務(wù)） 關(guān)鍵訴求： ①按需付費(fèi)降低成本：任務(wù)型計(jì)算，短時(shí)間需要大量計(jì)算資源，完成后快速釋放，按資源規(guī)格和使用時(shí)長(zhǎng)付費(fèi) ②環(huán)境一致性：屏蔽復(fù)雜的環(huán)境依賴，讓業(yè)務(wù)平臺(tái)和工具更易搭建和更新 ③免運(yùn)維：降低服務(wù)端的運(yùn)維投入，專注自身業(yè)務(wù) 【場(chǎng)景3】長(zhǎng)穩(wěn)及擴(kuò)容流量處理 關(guān)鍵訴求： ①快速?gòu)?來(lái)自：百科![]()
低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來(lái)自：百科![]()
員工能夠?qū)⒆⒁饬D(zhuǎn)移到更需要?jiǎng)?chuàng)造性思維的工作上。顯著提高企業(yè)服務(wù)速度與效率，覆蓋能力擴(kuò)充至24/7全天候。此外，經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)搜索與排序流程優(yōu)化后，相關(guān)文檔檢索效果提升70%，且錯(cuò)誤率比人為執(zhí)行任務(wù)低出80%或更多。 Astro Canvas可視化大屏開(kāi)發(fā) Astro Canvas可視化大屏開(kāi)發(fā)來(lái)自：專題
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