GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等

 
 

    深度学习训练gpu选型 更多内容
  • 弹性伸缩概述

    的节点来调度新扩容的Pod,那么就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练深度学习GPU或共享GPU训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度:

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,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,有效提升训练速度。 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“

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  • 步骤一:配置选型

    步骤一:配置选型 云耀 云服务器 提供了表1所示的几种配置类型的云耀 服务器 ,您可以根据您的实际应用场景选择适合您的云服务器配置类型。 表1 云耀云服务器固定带宽套餐配置选型 类型 实例规格 云硬盘 带宽 适用场景 入门型 1vCPUs | 1G 40GB 高IO 1Mbit/s 面

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  • CCE集群选型建议

    Standard集群 集群 定位 面向云原生2.0的新一代容器集群产品,计算、网络、调度全面加速 标准版本集群,提供商用级的容器集群服务 节点形态 支持虚拟机和裸金属服务器混合 支持虚拟机和裸金属服务器混合 网络 网络模型 云原生网络2.0:面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点

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  • 大数据分析

    人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。

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  • 创建工程

    创建工程 创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时,将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”,自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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  • 免费体验自动学习

    确定”,开始模型训练。 在“自动学习>模型训练”页面,等待训练结束。当训练状态变为“已完成”时,表示训练结束,您可以在当前页面查看训练详情。 如果训练结果满意,可执行下一步部署上线,如果不满意,建议您优化数据及其标注信息,然后再启动一次训练。 参考部署上线,将训练所得的模型部署为在线服务。

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  • 使用基础镜像构建新的训练镜像

    使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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  • 自动学习训练作业创建失败

    自动学习训练作业创建失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 父主题: 模型训练

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  • 使用AutoGenome镜像

    读取配置文件:通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练:针对提供的数据和模型参数,AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段,在模型搜索阶段,根据json文件中的配置参数,对于选定的模型参数会训练一定步数,搜索得到较好结果的参数进行后续训练训练过程中可选择在验证数

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  • 查询作业资源规格

    。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID,默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习,物体检测。

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 入门实践

    描述 适用人群 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 该案例是使用华为云一站式 AI开发平台 ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提

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  • SSL证书选型类

    SSL证书选型类 如何选择SSL证书? 如何申请入门级SSL证书? 多泛 域名 和混合域名证书的申请方法 SSL证书购买后,可以修改证书品牌、证书类型、域名类型等信息吗? 购买证书相关问题,该如何解决? 如何购买并申请国密SSL证书? 父主题: SSL证书申购

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    dSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

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  • 负载伸缩概述

    变动和固定时间周期进行负载伸缩,实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景:使用场景广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练深度学习GPU或共享GPU训练与推理。 负载伸缩实现机制 U CS 的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的,如图1所示。

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  • 模型训练简介

    新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    dSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

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  • 套餐包简介

    ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习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、模型管理和部

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