华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间：2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架，TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib、PyTo

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AI Gallery AI Gallery AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。

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华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow

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Python机器学习库Scikit-learn 第6章 Python图像处理库Scikit-image 第7章 TensorFlow简介 第8章 Keras简介 第9章 pytorch简介 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行

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10.5） export MPI_HOME=/usr/local/openmpi3 export PATH=$MPI_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$MPI_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH export INCLU

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下： export MY_R OMS _SRC=${MY_ROOT_DIR}/ROMS_916 配置基础MPI环境和编译器等信息，如下： export USE_MPI=on export USE_MPIF90=on export which_MPI=openmpi export FORT=gfortran

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GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、 语音识别 、 自然语言处理 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2

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IP地址和端口。 示例如下： export OS_USERNAME="user_name" export OS_USER_DOMAIN_NAME=user_domain_name #export OS_DOMAIN_NAME="domain_name" export OS_PASSWORD=password

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了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用

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10.5） export MPI_HOME=/usr/local/openmpi3 export PATH=$MPI_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$MPI_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH export INCLU

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返回参数 返回码: 200 OK 名称 类型 必选 描述 export_locations Array of export_location objects 是 export_location对象的列表。 200 export_locations 名称 类型 必选 描述 id string

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，

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14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内

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ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。

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to/where/to/install,then export environment variables in bashrc. ''' hwmpi=/where/to/install export OPAL_PREFIX=${hwmpi}/ompi/ export PATH=${hwmpi}/o

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co

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Postman数据集ZIP包迁移 1、打开Postman的设置页面，单击“Data > Request Data Export“，打开Export Data页面。 2、单击Export Data，默认勾选Collections和Environments，导出数据集ZIP包。 3、在API设

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echo "export http_proxy=http://代理机的内网IP:3128" >>/etc/profile echo "export https_proxy=http://代理机的内网IP:3128" >>/etc/profile echo "export http_

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华为云计算 云知识 查询所有共享的详细信息listAllShareDetail 查询所有共享的详细信息listAllShareDetail 时间：2023-08-24 16:15:08 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 接口说明 查询所有共享的详细信息。 约束说明 接口也支持V1版本。

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模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。

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支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts

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