基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

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

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优秀的超算生态：拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2v实例上。 常规软件支持列表 P2v型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算

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、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络

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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、

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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。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，

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优秀的超算生态：拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能

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标注大量数据。6. 提供模型管理和推理服务：AI Studio的模型工厂提供模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版本控制和模型组合等功能。推理中心提供适配不同模型的推理服务，支持中心推理和边缘推理，帮助企业统一管理、监控和运维推理服务。7. 提供可视化资源监控和系统管理：AI

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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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码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、 语音识别 、 自然语言处理 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2 Pi2型 弹性云服务器 采用专为AI推理打造的NVIDIA

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HiLens Kit上运行。 ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于Huawei HiLens平台 。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Tra

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Arts上进行模型训练与部署的全流程指导。 Standard专属资源池训练 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次

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打手机智能检测算法是基于人工智能技术领域中的深度学习技术，结合大数据，使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深度卷积神经网络提取数据中关键特征，忽略图片数据中的不相关信息，并结合业务逻辑进行推理判断。 将训练完成后的算法加载到AI摄像机内部，利用摄像机内部AI芯片强大的分析推理能力，

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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、AI应用管理和部署上线流程。 涉及计费项包含： 开发环境（Notebook） 模型训练（训练作业） 部署上线（在线服务） 自动学习 面向AI基础能力弱的开发者，根据标注数据、自动设计、调优、训练模型和部

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开发者的“痛”，你遇到过么？ 很多AI开发者开发者在训练得到AI模型之后，必须得在设备上实现模型的推理才能获得相应的AI能力，但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不

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权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中，选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。

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管理控制台 ModelArts AI应用来源 收起 展开 自动学习 收起 展开 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。新版自动学习中，流程由workflow进行承载。 帮助文档 收起 展开 Workflow

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开发者的“痛”，你遇到过么？ 很多AI开发者开发者在训练得到AI模型之后，必须得在设备上实现模型的推理才能获得相应的AI能力，但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不

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异常检测等算法。支持训练模型的灵活导出，可加载到规则引擎，实现实时告警 生产物料预估 基于历史物料数据，对生产所需物料进行准确分析预估，降低仓储周期，提升效率 优势 深度算法优化 基于业界时间序列算法模型，并结合华为供应链深度优化 一键式发布 机器学习、推理平台预集成，算法模型可以一键式发布应用，降低二次开发工作

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AI Gallery_市场_资产集市 ModelArts推理部署_服务_访问公网-华为云 ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型 ModelArts推理部署_模型_AI应用来源-华为云 ModelArts推理部署_OBS导入_模型包规范-华为云 什么是跨源连接- 数据湖探索 DLI跨源连接

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