华为云计算 云知识 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 时间：2021-04-27 15:59:32 内容简介： 将介绍人工智能基本知识体系，机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解—

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09 高峰论坛 专题论坛 开放演讲 查看更多 华为开发者特别活动 CodeLabs训练营 7月8日-7月9日，来华为 开发者大会 2023（Cloud），加入10+热门领域训练营，现场体验20+实操训练，还有DTSE交流答疑，学&练&讲结合助力实战提升！ 马上预约 极客挑战赛 7月8

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华为云计算 云知识 第四届鲲鹏杯山东新动能软件创新创业大赛分赛鲲鹏训练营开发者大赛 第四届鲲鹏杯山东新动能软件创新创业大赛分赛鲲鹏训练营开发者大赛 时间：2020-12-08 17:11:01 华为云“云上先锋”· AI挑战赛围绕生活中的街景图像展开，选手可以通过深度学习算法进行

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a200、华为交互电子白板、联络中心、企业协同终端、云管理网络、云管理网络分析、iTA流量、企业计费、 云桌面 、专属企业存储服务、模型服务、训练服务、 边缘数据中心管理 、线下定制产品、H CS /HCSO、迁移类服务，不支持按量（需）产品； （5）优惠券不支持和渠道折扣、折扣券、其他优惠

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日志存储、文件共享、内容管理、网站 日志存储、文件共享、内容管理、网站 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 典型应用举例 媒体处理

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huaweicloud.com/information/1000041266/introduction 公告：本赛区的鲲鹏训练营申请通道已于2020-7-21日12:00关闭，不再开通新的训练营账号，可以直接报名本赛事准备作品参赛，感谢您的理解和支持。 【参赛对象】 本赛场主要面向企业、高校参赛者

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您可以根据业务需求选择创建合适的项目。 数据标注 模型训练过程需要大量有标签的图片数据。 通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作。 模型训练 完成图片标注后，可进行模型的训练。 模型训练的目的是得到满足需求的模型。 模型部署 署上线操作即将

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体验。开发环境支持一键镜像保存功能。 帮助文档 收起 展开 训练作业 收起 展开 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI

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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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请参考以下指导在ModelArts上训练模型： 1、您可以将训练数据导入至 数据管理 模块进行数据标注或者数据预处理，也支持将已标注的数据上传至 OBS 服务使用。 2、训练模型的算法实现与指导请参考准备算法章节。 3、使用控制台创建训练作业请参考创建训练作业章节。 4、关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。

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1、 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特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。

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周期筛选查看明细账单。 训练作业如何收费？ ModelArts的训练作业是按需计费，根据您选择的资源池类型不同，价格不同。训练作业运行一次，根据此次运行时耗费的资源进行计费。当训练作业处于结束状态，如“运行成功”或“运行失败”状态，将停止计费。运行中的训练作业，则处于计费中。 部署后的AI应用是如何收费的？

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了解详情 使用自定义镜像训练作业 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 了解详情 使用自定义镜像创建AI应用

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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“自动学习”训练模型，用

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r）同时执行更多的策略，缩短模拟时间。而凭借竞享实例的强劲性能（全系C类型）该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner：学习集群，一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor：采用竞享实例提供CPU，每个线程作为一个AI玩家，用于测试策略的执行效果

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数字图片训练集，分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片，测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片

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够构建 知识图谱 ，提供训练和运行环境，满足各种数据处理需求。4. 模型训练和管理：平台提供模型训练场，支持交互式模型开发和可视化建模，能够为AI开发者提供在线的交互式开发环境，方便模型训练和管理。5. 模型仓库和算法仓库：模型仓库和算法仓库能够统一管理所有训练任务生成的模型和算法，

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网络测试ping包和终端提示丢包率的区别是什么?终端丢包率检测机制是什么? 训练作业卡死检测定位:什么是训练作业卡死检测 修订记录 训练作业卡死检测:什么是训练作业卡死检测 训练作业卡死检测定位:什么是训练作业卡死检测 接入OBS数据源:操作步骤

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earn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，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、A

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云上一站式自助服务平台，简单高效 从模型训练到内容生成，端到端自助服务 支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 从模型训练到内容生成，端到端自助服务 支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 数字人口型更精准，业界领先 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强

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rts训练作业进行训练，而不需要做适配。 了解更多 收起 展开 开发调试工具 收起 展开 ModelArts集成了基于开源的JupyterLab，可为您提供在线的交互式开发调试。您无需关注安装配置，在ModelArts管理控制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。

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