基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特

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华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员

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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。 语音识别 、自动 机器翻译 、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个

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类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

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华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要

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华为云计算 云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 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实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台

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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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GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 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

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难点痛点，系统化的学习路径，快速提升专业技能,基于角色的个性化课程推荐，满足多类型用户学习需求，围绕不同技术专题，解决实际应用的难点痛点，系统化的学习路径，快速提升专业技能 立刻2购买 微认证 一站式在线学习、实验与考试，通过考试获得权威认证证书，零基础也可学习前沿技术知识，快速获得场景化的技能提升

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领域，提供不同的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语言文字引擎以及通用业务执行引擎等，其中： 1、计算机视觉引擎面向计算机视觉领域提供一些视频或图像处理的算法封装，专门用来处理计算机视觉领域的算法和应用。 2、语言文字引擎面向语音及其他领域，提供一些语音、文本等数据的基础处

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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，不过真正用到实际产品中却要

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华为云计算 云知识 离线模型推理流程介绍 离线模型推理流程介绍 时间：2020-08-19 17:10:49 离线模型加载完成后，就可以实现模型的推理功能。在离线模型的生成和加载过程中，都没有使用具体的待处理数据，仅仅是通过软件栈对模型中算子和计算流程实现了一种构造、编排、优化、

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NVLink 32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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01:57:07 云服务器 AI推理加速型实例Ai1是以华为昇腾310（Ascend 310）芯片为加速核心的AI加速型 弹性云服务器 。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性，实现了能效比的大幅提升，助力AI推理业务的快速普及。通过AI推理加速型实例Ai1将Ascend 3

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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，不过真正用到实际产品中却要

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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 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark

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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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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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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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