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  • 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
  • ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練,使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt
    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
  • 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
  • 提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。
    來自:百科
    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器學(xué)習(xí)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)練網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
  • 持GPU NVLink技術(shù),實現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格
    來自:百科
    持GPU NVLink技術(shù),實現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2vs型彈性云服務(wù)器的規(guī)格
    來自:百科
    提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。
    來自:百科
    1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    華為云計算 云知識 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時間:2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。
    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
    打手機智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機內(nèi)部,利用攝像
    來自:云商店
    1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理,提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人
    來自:專題
    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
    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程
    來自:百科
    HiLens Kit上運行。 ModelArts自動學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型,暫時不支持用于Huawei HiLens平臺 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(xué)習(xí)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Tra
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    時間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開發(fā)支持
    來自:百科
    、openGauss數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識,還能在心得專區(qū)分享自己的學(xué)習(xí)體會。學(xué)生和講師、學(xué)生之間都能深度互動,充分提升學(xué)習(xí)趣味性和積極性。 03 課后考試,即時了解學(xué)習(xí)效果 訓(xùn)練營在課程結(jié)束后,會組織線上隨堂考試,檢測學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過電腦、手機等多設(shè)備隨時隨地參加考試??荚嚍橹?
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    1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    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
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