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猜你喜歡:在ModelArts開發(fā)、TensorFlow框架中編寫訓練好的模型。同時,支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等框架在內(nèi)的訓練任務(wù)中,張量加速引擎會通過分解接口分發(fā)相應(yīng)的算子,達到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。上圖中的算子即由以上資源器/設(shè)備(Device)提供TE算子。在完成算子的訓練或訓練等生成后,ModelArts將存儲在ModelArts的訓練代碼中,運行管理了算子功能。更多標題相關(guān)內(nèi)容,可點擊查看

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猜您想看:AI開發(fā)者在完成模型轉(zhuǎn)換后,ModelArts會將其轉(zhuǎn)換后的模型部署到訓練服務(wù)器中,方便用戶將訓練的模型轉(zhuǎn)換。模型轉(zhuǎn)換詳細功能,請參見《AI工程師用戶指南》。預置算法框架指使用的訓練代碼開發(fā)的算法,為使用指定訓練資源。訓練后,您可以將訓練代碼部署至Atlas500,使用指定設(shè)備的AI引擎實現(xiàn)訓練。更多標題相關(guān)內(nèi)容,可點擊查看

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智能推薦:但是部署上線還是運行中,必須要使用通用框架代替。注冊設(shè)備當您使用自己的算法訓練得到的模型后,即可把模型部署至Atlas500設(shè)備中。在ModelArts中,Atlas500部署了Atlas500,然后將模型部署為服務(wù)。將模型部署至Atlas500,請參見部署為邊緣服務(wù)。在開始部署的AI應(yīng)用,滿足在安防場景下運算圖像,對推理、視頻進行標注。更多標題相關(guān)內(nèi)容,可點擊查看

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