华为云计算 云知识 平台运行看板 平台运行看板 时间：2021-01-12 09:03:34 平台运行看板 用户通过统一的视图看到从各个区域汇总上来的告警信息， 可以根据告警的状态、级别、时间等字段进行过滤查询。 1、高频业务，低体验业务重点优化； 2、高网络消耗分布式业务，优先考虑部署优化；

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华为云计算 云知识 MRS 如何保证数据和业务运行安全 MRS如何保证数据和业务运行安全 时间：2020-09-24 09:52:34 MRS作为一个海量 数据管理 和分析平台，具备高安全性。主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个公有云网络划分为2个平面，即业务平面

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华为云计算 云知识 昇腾AI软件栈运行管理器介绍 昇腾AI软件栈运行管理器介绍 时间：2020-08-19 09:45:52 运行管理器是神经网络软件任务流向系统硬件资源的大坝系统闸门，专门为神经网络的任务分配提供了资源管理通道。昇腾AI处理器通过运行管理器为应用程序提供了存储（

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CPU、GPU、Ascend 310 SSD_VGG Caffe 在线服务 GPU 暂不支持 EfficientDet Tensorflow 在线服务 GPU CPU、GPU YOLOv5 Pytorch 在线服务 GPU CPU、GPU BERT TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend

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获取指定时间段的函数运行指标ListFunctionStatistics 获取指定时间段的函数运行指标ListFunctionStatistics 时间：2023-08-09 11:13:54 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 获取指定时间段的函数运行指标。 调试

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此种报错一般是操作系统缺少“windows 运行库”导致。我们可以在心通达官网下载“windows，运行库”安装后解决。 注意：32 位操作系统不支持控制中心运行。 云市场商品 北京高速波软件有限公司 心通达OA网络智能办公系统 心通达OA是第三代智慧型OA平台，基于云计算模式的SaaS架构研发，引入AI人工智能、

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有哪些；了解Pytorch的特点；了解TensorFlow的特点；区别TensorFlow 1.X与2.X版本；掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块；掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。 课程大纲 1. 深度学习开发框架简介 2. TensorFlow2基础 3.

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华为云计算 云知识 5分钟体验代码仓托管、CloudIDE云端代码编辑、调试、运行 5分钟体验代码仓托管、CloudIDE云端代码编辑、调试、运行 时间：2023-07-21 15:39:35 云计算 华为云软件开发生产线 CodeArts产品入口>> 您将会学到什么 您将学会如

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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

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华为云计算 云知识 CCE弹性伸缩，让您的业务以最小成本运行-华为云 CCE弹性伸缩，让您的业务以最小成本运行-华为云 时间：2021-04-29 16:51:40 弹性伸缩是指在集群资源不足时，通过自动调整集群的规模以提高集群的承载能力，从而保证用户体验和系统服务的稳定性，而在

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科学汇聚、管理运用好数据成为城市管理的挑战，建设城市运行管理平台，实行“一网统管”，成为各级城市建设的新目标。 华为云与数字政通携手发布「城市运行管理“一网统管”」解决方案，以城市运行管理“一网统管”为主要目标，主要围绕城市运行、管理、服务业务，基于华为云应用与 数据集成平台 ROMA

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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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点击右上角的“保存并运行”按钮，页面右侧会弹出“运行配置”弹窗，不需要填写配置，直接点击下方“运行”按钮，运行流水线 4.2 运行流水线会停留在流水线详情页，详情页内展示了流水线的阶段任务运行情况 4.3 单击阶段下的任务可查看详细日志信息 4.4 所有阶段任务都运行成功后，流水线运行成功 华为云

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ta和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。 了解详情 云容器引擎-入门指引 本文旨在帮助您了解云容器引擎（Cloud Container

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优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 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。

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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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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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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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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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优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。

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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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