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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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ModelArts开发环境_开发环境简介_开发环境怎么使用
保存镜像时,安装的依赖包(pip包)不丢失,VS Code远程开发场景下,在Server端安装的插件不丢失。 了解更多 收起 展开 提供预置镜像 收起 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。
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ModelArts AI Gallery_市场_资产集市
见Ascend应用样例。 算法 AI引擎 支持服务类型 训练使用的资源类型 部署使用的资源类型 ResNet_v1_50 TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend 310 ResNet_v1_101 TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend
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业界主流AI开发框架
有哪些;了解Pytorch的特点;了解TensorFlow的特点;区别TensorFlow 1.X与2.X版本;掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块;掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。 课程大纲 1. 深度学习开发框架简介 2. TensorFlow2基础 3.
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