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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运行作业时会自动拉取SWR中的自定义镜像 内置多个基础镜像 内置华为增强版Spark/Flink多版本基础镜像，开源Tensorflow/Keras/PyTorch的AI镜像 建议搭配使用 容器镜像服务 SWR 金融行业 实时风控 为了提高消灭或减少风险事件发生的各种可能性，需要使用

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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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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。 4

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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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rm-data”和“application/json”。 帮助文档 推理脚本示例 • TensorFlow的推理脚本示例 请参考ModelArts官网文档模型推理代码编写说明TensorFlow的推理脚本示例。 • XGBoost的推理脚本示例 请参考ModelArts官网文档模

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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，

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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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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 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft

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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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口。用户无需关注集群和服务器，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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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框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此，如何缓解Serverless函数的冷启

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lpha1NamespacedJob 相关推荐 资源统计:资源详情 快速查询:操作步骤 快速查询:操作步骤 漏斗图:操作步骤 使用TensorFlow框架创建训练作业（旧版训练）:概述 关联 LTS 日志流:请求消息 快速查询:查看上下文 查看组合应用系统日志:查看系统日志 日志结构化配置:创建结构化配置

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licips 相关推荐 批量操作实例:请求参数 实例备用:工作原理 SIM卡列表:批量SIM卡管理 实例备用:应用场景 转换模板:Tensorflow frozen graph 转 Ascend API使用指导:接口介绍 总览 消息提醒:设备提醒 订单及续费管理:定向信息 批量导出:操作步骤

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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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隔离功能。 资源监控指标 自定义监控 NPD监控 资源监控指标 监控指标 指标含义 CPU分配率 分配给工作负载使用的CPU占比。 内存分配率 分配给工作负载使用的内存占比。 CPU使用率 CPU使用率。 内存使用率 内存使用率。 磁盘使用率 磁盘使用率。 下行速率 一般指从网络下载数据到节点的速度，单位KB/s。

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皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe， tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS；另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训，包括ModelArts、 HiLens 和ROS在无人车上的应用。

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内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存），16（32核CPU/256GB内存），8（16核CPU/128GB内存），4（8核CPU/64GB内存）

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【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、组队规模：每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队，请在参赛前提前组队。 3、未满

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