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ModelArts自定义镜像_自定义镜像简介_如何使用自定义镜像
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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ModelArts分布式训练_分布式训练介绍_分布式调测
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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模型训练与平台部署(Mindspore-TF)
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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ModelArts有什么优势
支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 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、Caff
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ModelArts
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模型转换及其常见问题
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AI开发平台ModelArts
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基于深度学习算法的语音识别
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使用昇腾弹性云服务器实现黑白图像上色应用(C++)
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昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍
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云容器实例的应用场景
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Serverless冷启动:如何让函数计算更快更强?