机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快速了解如何在ModelArts上选择合适的训练方案并进行模型训练。 模型训练常见问题 本地导入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持导入本地开发的算法，格式要求如下：

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需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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') 训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小选择CPU、GPU或者Ascend资源。

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实验目标与基本要求 了解MindSpore模型开发和训练的基本方法，了解ModelArts创建训练作业的流程，实操MindSpore模型开发，并在ModelArts平台创建一个使用MindSpore作为AI引擎的训练作业，完成训练任务。 实验摘要 操作前提：登录华为云 1. 添加访问秘钥

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领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级，学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型

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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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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。 课程大纲 第1章 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 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。

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通过实操最终得到AI成功识别人车的结果。 实验摘要 1.准备环境 2.创建 OBS 桶和目录 3.拷贝数据集到OBS桶 4.创建训练作业 5.模型导入 6.模型部署 7.发起检测 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。

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别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，通

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人分享的模型，订阅后的模型，可推送至ModelArts模型管理中，进行统一管理。 常见问题 常见问题 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作？ ModelArts自动学习生成的模型支持如下操作： • 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，

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16:51:07 面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理，模型开发，模型训练，模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括：模型开发环境（Notebook），模型训练（训练作业、可视化作业），部署上线（在线服务）。AI全流程开发支持公共资源池，专属资源池和EVS存储三类资源。

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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小选择CPU、GPU或者Ascend资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目

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云知识 职业认证在线课程学习导读 职业认证在线课程学习导读 时间：2020-12-15 10:41:51 华为云学院提供了丰富的线上学习课程，课程采用视频、文档、测试题、动手实操等多种学习方式。通过本课程，让开发者、伙伴、技术爱好者等全体用户掌握在线学习职业认证的方法，了解职业认

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易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 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As

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易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 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As

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本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的 语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出

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使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集T

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4、了解Vega的架构和算法及网络人工智能平台的使用方法； 5、了解电信领域业务的问题和挑战，及AutoML技术在电信领域中的应用； 6、了解网络人工智能的在线课程体系及快速模型开发的技巧； 7、了解平台可利用的网络人工智能开发及大赛资源及中软国际教育测评体系。 虚拟私有云 VPC 虚拟私有云（Virtual

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