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    跑深度学习 内存 更多内容
  • 跑通Web SDK Demo

    通Web SDK Demo 本小节描述如何快速编译并运行Web SDK的Demo。 环境要求 在Web SDK Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Windows 10专业版 硬件要求: CPU:i5-2400四核

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  • 大数据分析

    、趴、跳、)、交互(救人、拾取、换弹)等操作,产生复杂的组合动作空间,可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署:客户进行AI强化学习时,需要短时间(10mins)拉起上万核CPU,对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享

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  • 约束与限制

    GPU加速型Pod规格 显卡类型 具体规格 可用区域 NVIDIA Tesla T4显卡 NVIDIA Tesla T4 x 1,CPU 8核,内存32GiB NVIDIA Tesla T4 x 2,CPU 16核,内存64GiB NVIDIA Tesla T4 x 4,CPU 32核,内存128GiB

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • BF16和FP16说明

    练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 内存备份机制

    业务代码中出现踩内存、释放野指针问题,通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息:在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测,在节点控制头被踩而备份信息未踩时,输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息,用于进一步分析是否为越界踩内存

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  • 内存泄露检测

    业务运行中发生内存泄露,业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时,在内存节点控制头中记录函数调用栈,发生内存泄露时,通过分析used节点信息,可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能,需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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  • 内存加速概述

    内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能,它可以让用户通过界面配置规则的形式,自动缓存MySQL的数据,加速MySQL的访问。 如下图图1所示,“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中,存在效率低

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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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  • 内存管理函数

    内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述:查询指定共享内存内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname,表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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  • 内存优化型

    在售:M7、aM7、M7n、M6、M3ne、M3、M2 已停售:M1 停售的规格详情请参见已停售的实例规格。 表1 内存优化型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 内存优化型M7 CPU/内存配比:1:8 vCPU数量范围:2-128 处理器:第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频:3

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人

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  • BF16和FP16说明

    练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。

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  • BF16和FP16说明

    练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 准备工作

    Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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