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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)過程 內(nèi)容精選 換一換
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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
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)過程 相關(guān)內(nèi)容
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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
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)過程 更多內(nèi)容
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優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型。可根據(jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構(gòu)建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準(zhǔn)確率，可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自來自：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![]()
應(yīng)用場景。 圖1 ModelArts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(jī)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。來自：百科![]()
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![]()
案和實踐案例四個方面對知途教育與華為云深度合作下，產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答。 直播精選問答： 1、Q：端云架構(gòu)，是先學(xué)習(xí)端，還是先學(xué)習(xí)云？ A：沒有明確界定，可以個人興趣為主。如果先學(xué)習(xí) 云知識 ，能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果，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![]()
打手機(jī)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(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)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(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像來自：云商店![]()
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![]()
實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(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腳本開發(fā)能力。來自：百科![]()
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![]()
開發(fā)者的“痛”，你遇到過么？ 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應(yīng)的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不來自：百科![]()
框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
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![]()
來自：百科![]()
時間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(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
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