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- 推理訓(xùn)練深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科開(kāi)發(fā)是加速LCAP市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要趨勢(shì)。 然而，在實(shí)際智能化開(kāi)發(fā)過(guò)程中，企業(yè)往往面臨以下困難： 大模型部署成本高，行業(yè)定制復(fù)雜 大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，且需要專(zhuān)業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理，不同行業(yè)對(duì)模型的需求差異大，需要針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào)，開(kāi)發(fā)一個(gè)智能化應(yīng)用門(mén)檻還是較高的。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-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(yíng)-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(jiǎn)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(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)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(yàn)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(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科
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對(duì)于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線(xiàn)生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學(xué)習(xí)框架（如Caffe、TensorFlow等）使得離線(xiàn)模型（Offline Model，OM）具有同樣的能力（主要是推理能力）?？蚣芄芾砥髦邪穗x線(xiàn)模型生成器（Offline Model Generator來(lái)自：百科![]()
值得開(kāi)發(fā)者關(guān)注，他最近一直在學(xué)習(xí)華為云開(kāi)設(shè)的Mindspore和ModelArts相關(guān)的AI公開(kāi)課， 其中，Mindspore是支持端、邊、云獨(dú)立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架。 ModelArts則是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ，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(dòng)化來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開(kāi)發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線(xiàn)流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開(kāi)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(xiàn)（在線(xiàn)服務(wù)）。AI全流程開(kāi)發(fā)支持來(lái)自：百科![]()
GPU加速型云服務(wù)器包括G系列和P系列兩類(lèi)。其中： G系列：圖形加速型 彈性云服務(wù)器 ，適合于3D動(dòng)畫(huà)渲染、CAD等。 P系列：計(jì)算加速型或推理加速型彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。 GPU加速實(shí)例總覽 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類(lèi)。 圖像加速G系列來(lái)自：百科![]()
、openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)，還能在心得專(zhuān)區(qū)分享自己的學(xué)習(xí)體會(huì)。學(xué)生和講師、學(xué)生之間都能深度互動(dòng)，充分提升學(xué)習(xí)趣味性和積極性。 03 課后考試，即時(shí)了解學(xué)習(xí)效果 訓(xùn)練營(yíng)在課程結(jié)束后，會(huì)組織線(xiàn)上隨堂考試，檢測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過(guò)電腦、手機(jī)等多設(shè)備隨時(shí)隨地參加考試。考試為智來(lái)自：百科![]()
。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫(xiě)說(shuō)明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫(xiě)說(shuō)明XGBoost的推理腳本示例。 • 自定義推理邏輯的推理腳本示例來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶(hù)自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云上一站式自助服務(wù)平臺(tái)，簡(jiǎn)單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺(tái)，簡(jiǎn)單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Flow可以通過(guò)語(yǔ)境分析了解用戶(hù)需求，并根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則或學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行相應(yīng)操作，甚至預(yù)測(cè)用戶(hù)可能的下一步行動(dòng)。無(wú)縫集成從原始輸入到最終輸出的統(tǒng)一完成環(huán)境下，減少結(jié)果轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的誤差。且內(nèi)置多種識(shí)別模型便于二次訓(xùn)練，結(jié)合多場(chǎng)景智能學(xué)習(xí)訓(xùn)練構(gòu)建『華為云Astro』產(chǎn)品組合方案，高度實(shí)現(xiàn)企業(yè)辦公自動(dòng)化。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
I能力 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) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
CCI主要拓展如下市場(chǎng)：Job型計(jì)算和高彈性業(yè)務(wù)，能夠充分發(fā)揮CCI高性能、高彈性、免運(yùn)維、按需計(jì)費(fèi)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。 目標(biāo)市場(chǎng)：AI計(jì)算市場(chǎng) 典型應(yīng)用：模型訓(xùn)練、推理類(lèi)應(yīng)用 市場(chǎng)策略：作為AI計(jì)算的平臺(tái)，提供高性能的GPU、Ascend容器實(shí)例 目標(biāo)市場(chǎng)：科學(xué)計(jì)算市場(chǎng) 典型應(yīng)用：基因測(cè)序、藥物研發(fā)等應(yīng)用來(lái)自：百科![]()
開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿(mǎn)足定制化需求、從Idea到落地開(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來(lái)自：百科![]()
AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
CR服務(wù)二次開(kāi)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(guò)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(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)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(guò)模型訓(xùn)練，了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線(xiàn)模型生成介紹 框架管理器離線(xiàn)模型生成介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:00:58 離線(xiàn)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(guò)離線(xiàn)模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?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(xiàn)模型。離線(xiàn)模型生來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線(xiàn)教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店
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