- 深度訓(xùn)練 自動(dòng)學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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限帶寬)高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度的軟硬件全棧優(yōu)化,在資源池組網(wǎng)上保證大帶寬,滿足分布式訓(xùn)練的海量參數(shù)同步要求。 在Kubernetes調(diào)度上,針對(duì)AI場景進(jìn)行深度優(yōu)化,利用排隊(duì)、親和性、Gang Scheduling,對(duì)接AI分布式訓(xùn)練框架,使能高效的AI分布式訓(xùn)練,大幅度提升了計(jì)算效率。來自:百科了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開發(fā)或訓(xùn)練腳本的開發(fā),且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像,并上傳至SWR服務(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè),使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用來自:專題
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算法、藥物知識(shí)圖譜,支撐藥企高效的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學(xué)習(xí)算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過程,讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā),節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像:提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標(biāo)注、難例篩選和自動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù),使用AI輔助診斷,完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重來自:百科文檔導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 線上課 華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 文檔導(dǎo)讀 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 概覽 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡介:自動(dòng)學(xué)習(xí)流程介紹 文檔導(dǎo)讀 準(zhǔn)備算法相關(guān)信息:準(zhǔn)備算法相關(guān)信息來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測問題的AutoML求解—來自:百科CR服務(wù)二次開發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的 OCR 模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢挑戰(zhàn)及相關(guān)場景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系; 3、通過模型訓(xùn)練,了解OCR開發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來自: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(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)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(shí)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:專題工程機(jī)械智能檢測主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測,從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化,提高運(yùn)算效率,增強(qiáng)適用性,完成對(duì)工來自:云商店構(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(chǔ)、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺(tái)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(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)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(tái)提供高效率的獨(dú)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
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