，健康发送短信。 类别 变量规范 内容规范 模板示例 验证码短信 仅支持一个变量，用于填写数字验证码。 验证码变量的“最大长度”要求为8位及以下。 国内短信必须含有验证码，注册码，校验码，动态码这4个词其中之一。 请参考验证码短信模板示例 通知短信 链接和联系方式不支持使用变量发送，请填写在模板的固定文本中。

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，

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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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规格 核数 内存 包月 包1年 区域 通用办公-2U4G 2核 4GB 210.6元 2,106元 华北-北京四、华东-上海一、华南-广州 通用办公-2U8G 2核 8GB 273.9元 2,738.5元 华北-北京四、华东-上海一、华南-广州 通用办公-4U8G 4核 8GB

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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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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co

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银行卡二、三、四要素验证 银行卡实名认证 银行卡二、三、四要素验证 银行卡实名认证 银行卡二要素、银行卡三要素及银行卡四要素实名认证，一次对接覆盖全部银行卡验证，同时返回银行卡归属地信息。直连银联，权威核验 —— 我们只做精品！ 银行卡二要素、银行卡三要素及银行卡四要素实名认证，

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参数可利用多核CPU加快编译速度，在文本实例中，使用的是2核CPU，所以此处为为“-j2”。 可通过下属命令查询CPU核数： cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l make -j2 make install 4. 运行和验证 查询tsung版本号。 tsung

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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。 立即使用 包核时套餐包 云容器实例CCI应用场景 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

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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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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、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。

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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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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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模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转

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集群版实例 节点数 1 2 2 规格配置 vCPU：最高64核 内存大小：最高512 GB 数据盘：最高4000 GB vCPU：最高64核 内存大小：最高512 GB 数据盘：最高4000 GB vCPU：最高64核 内存大小：最高512 GB 数据盘：最高4 TB 高频监控 支持

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会。进行现场验证，确保“人证合一”方可入场。 门票购买后，怎么使用？ 在华为商城VMALL购买门票后会收到用于报名的电子票码，电子票码会以短信的形式发送，也可在华为商城VMALL订单详情页面查看。凭电子票码进入华为HDC.Cloud2023官网，进入“购票报名”，验证电子票码，填

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ta和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。 了解详情 云容器引擎-入门指引 本文旨在帮助您了解云容器引擎（Cloud Container

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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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Python-3.8.1 3)安装Python3。 “-j”参数可利用多核CPU加快编译速度，在本示例中，使用的是2核CPU，所以此处为“-j2”。 可通过下述命令查询CPU核数： cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l ./configure

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“-j”参数可利用多核CPU加快编译速度，在本示例中，使用的是2核CPU，所以此处为“-j2”。 可通过下述命令查询CPU核数： cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l make -j2 make install ----结束 4.运行和验证 查询gcc版本号。 gcc

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