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  • 深度學習預訓練過程 內容精選 換一換
  • 特別是深度學習的大數據集,讓訓練結果可重現。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動學習 支持多種自動學習能力,
    來自:專題
    全球首個精度超過傳統(tǒng)數值預報方法的AI預測模型,預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數的中文訓練大模型,利用大數據訓練、對多源豐富知識相結合,并通過持續(xù)學習吸收海量文本數據,不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數據和盤古獨特技術構筑
    來自:專題
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    來自:百科
    對數據進行分析,一般通過使用適當的統(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法,對收集的大量數據進行計算、分析、匯總和整理,以求最大化地開發(fā)數據價值,發(fā)揮數據作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通??梢詺w納為幾個步驟:確定目的、準備數據、訓練模型、評估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程
    來自:百科
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    華為云計算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎配置(3) ECS創(chuàng)建過程--基礎配置(3) 時間:2021-07-01 10:56:40 云服務器 云主機 云計算 一、ECS購買流程-基礎配置 1、規(guī)格如何選擇? 針對不同的應用場景,可以選擇不同規(guī)格的彈性云服務器。不同類型云服務器適用場景舉例如下:
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    ,特別是深度學習的大數據集,讓訓練結果可重現。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力,通過
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    來自:專題
    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、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) 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。
    來自:百科
    ModelArts分布式訓練 ModelArts分布式訓練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓練,使用分布式訓練極大減少訓練時間。也提供了分布式訓練調測的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調試分布式訓練。 ModelArt
    來自:專題
    lArts上進行訓練,再到Hilens Kit上進行應用,還提供了包含智慧工地場景-安全帽檢測、AI感知場景-智慧手勢、智慧交通場景-車牌檢測等多種場景的綜合實踐課。由在線學習、實驗管理、實驗資源調度3大平臺支撐資源呈現,完成課前、課中、課后全生命周期的教學過程。 基于華為云的人工智能實驗室建設
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    提供多種預置模型,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深度學習框架,提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 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,實現高效端邊推理。
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    構化數據的統(tǒng)一管理,提供數據通道、數據存儲、 數據管理 、數據展示等功能。人工智能平臺提供基于非結構化數據的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練,以及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數據標注平臺提供高效率的獨立的數據標注功能,支持多類型應用場景、多人
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