s平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 MindSpore+Ascend 介绍如何从0到1制作Ascend910 容器镜像，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MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend

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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、PyTo

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Arts上进行模型训练与部署的全流程指导。 Standard专属资源池训练 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次

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权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中，选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。

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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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介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 了解详情 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 了解详情 训练作业常见问题 创建训练作业常见问题

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云知识 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

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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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使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间：2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求

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模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练（如流量预测模型，DC PUE优化控制模型等），开发者可以基于模型训练服务，使用嵌入网络经验的训练平台输入数据，快速完成模型的开发和训练，形成精准的模型，用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练 NA

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和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，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，

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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。 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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景。也可以支持轻量级训练场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架。 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云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华

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AI平台ModelArts AI平台ModelArts ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。

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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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P2vs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P2vs型云服务器。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度学习框架 RedShift

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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-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在M

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P2v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P2v型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度学习框架 RedShift

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华为云计算 云知识 大V讲堂——预训练语言模型 大V讲堂——预训练语言模型 时间：2020-12-15 16:31:00 在 自然语言处理 （NLP）领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想，几个代表性模型和它们之间的关系。

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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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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 1. OBS 准备 2.ModelArts应用

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