本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。

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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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Image时，不需要设置runtime，当model_type设置为其他常用框架时，请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 swr_location：model_type设置为Image时，“swr_location”参数必填。“

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于深度学习计算的开发平台，包含计算资源、运行框架以及相关配套工具等，让开发者可以便捷高效的编写在特定硬件设备上运行的人工智能应用程序，负责对模型的生成、加载和运算的调度。在L2层将神经网络的原始模型转化成最终可以执行在昇腾AI处理器上运行的离线模型后，离线模型执行器将离线模型传送给L1芯片使能层进行任务分配。

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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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已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架

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华为云计算 云知识 华为云网站安全解决方案：全面保障企业网络安全，助力业务稳定高效运行 华为云网站安全解决方案：全面保障企业网络安全，助力业务稳定高效运行 时间：2023-11-02 17:14:02 随着互联网技术的飞速发展，企业正面临着日益严峻的网络安全挑战。为了应对这些挑战

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从数据准备，特征提取，模型训练，到上线发布，提供端到端的IDE向导式开发环境，提升模型开发效率；支持各种主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理验证 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，只需将模型包加载到云端推理框架，一键发布成云端Web

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关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。

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配置、运行环境初始化以及代码加载等一系列操作，这一过程引发的时延通常可达请求实际执行时间的数倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启

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展开 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎。 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以

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模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 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

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华为云计算 云知识 AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 时间：2020-12-08 09:26:40 AI开发平台 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按

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了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号

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Serverless Container（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 了解详情 什么是云容器实例-开发指南 云容器实例（Cloud Container Instance， CCI）服务提供 ServerlessContainer（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。

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要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务

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功能，均可以通过web界面由用户自助进行操作。 支持VPC 支持通过VPC内的私有网络，与E CS 之间内网互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支

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设备。 云侧平台 1.技能开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种开发框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。

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模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。 4.评估模型 训练得到模型之后

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名称、类型、默认值、约束等，具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-

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elArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。

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