国产精品亚洲综合一区,亚洲欧美综合网,国产欧美亚洲专区第一页,精品久久久久久无码中文字幕 国产成人精品亚洲日本专区61_无码人妻久久一区二区三

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)
深度學(xué)習(xí)平臺(tái) Deep Learning on QingCloud 基于強(qiáng)勁的 GPU 與 CPU 計(jì)算資源,搭載多個(gè)主流深度學(xué)習(xí)框架,可極速搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境,全面提速 AI 應(yīng)用開發(fā)。

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

一鍵完成部署 極速搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境

即使是有經(jīng)驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者,想部署構(gòu)建一套深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境也需要大量時(shí)間完成復(fù)雜的配置工作。Deep Learning on QingCloud 通過 AppCenter 交付,可一鍵完成云端部署,并提供應(yīng)用全生命周期管理能力(創(chuàng)建、擴(kuò)容、監(jiān)控、健康監(jiān)測(cè)等),助力開發(fā)者極速搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。

支持 CPU、GPU 多種部署模式

支持使用 GPU 或僅使用 CPU 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā)與訓(xùn)練,同時(shí)可根據(jù)自身需求選擇單節(jié)點(diǎn)或分布式部署模式。

使用 GPU 僅使用 CPU
QingCloud 采用專為人工智能計(jì)算設(shè)計(jì)的 AMD / NVIDIA GPU? ,并以直通的方式與平臺(tái)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)對(duì)接,使得節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)占整個(gè) GPU ,避免了虛擬化帶來的損耗,全面釋放 GPU 計(jì)算能力。 GPU 性能雖然強(qiáng)勁,但費(fèi)用也相對(duì)較高,如果開發(fā)者希望以較低成本進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā),也可選擇僅使用 CPU資源進(jìn)行單節(jié)點(diǎn)或分布式訓(xùn)練。目前,Tensorflow、PyTorch 及 Keras支持使用 CPU 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用訓(xùn)練和測(cè)試, Caffe 需要重新編譯才支持。
無縫對(duì)接對(duì)象存儲(chǔ) 存儲(chǔ)海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)

集成對(duì)象存儲(chǔ)命令行工具,通過配置對(duì)象存儲(chǔ)相關(guān)參數(shù),可便捷地從對(duì)象存儲(chǔ)中獲取海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),完成模型的訓(xùn)練。

集成主流深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架

集成 Caffe、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等主流深度學(xué)習(xí)框架和 Jupyter notebook 前端開發(fā)環(huán)境,助力用戶快速部署深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。

預(yù)置主流科學(xué)工具包 加速深度學(xué)習(xí)開發(fā)

為加速深度學(xué)習(xí)開發(fā)與模型訓(xùn)練,Deep Learning on QingCloud 預(yù)置 CUDA8.0 和 cuDNN5 驅(qū)動(dòng),并安裝有 numpy、scipy、pandas、matplotlib、nltk、scikit-learn 等眾多數(shù)據(jù)科學(xué)工具包。

按需計(jì)費(fèi) 靈活掌握開發(fā)成本

支持按需付費(fèi)、包月、包年計(jì)費(fèi)模式,為用戶提供更加全面和靈活的成本管理支持。在離線訓(xùn)練、臨時(shí)測(cè)試、算法驗(yàn)證以及 AI 框架學(xué)習(xí)等場(chǎng)景中較適于按需付費(fèi)模式,而在生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定訓(xùn)練需求和在線訓(xùn)練等場(chǎng)景中使用包月、包年模式成本更低。

產(chǎn)品類型

入門版

搭載第二代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器,通過 DL Boosting 的 VNNI 技術(shù)及 Intel 優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架( TensorFlow、Caffe、PyTorch 等),在圖像分類、圖像目標(biāo)檢測(cè)、自然語言處理、推薦系統(tǒng)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)的性能大幅提升。

入門版預(yù)裝英特爾針對(duì) CPU 優(yōu)化過的 Caffe ( Intel 1.1 ) 、TensorFlow ( 1.12.0 )、Keras ( 2.2.4 )、PyTorch ( 1.1.0 ) 最新深度學(xué)習(xí)框架。

基礎(chǔ)版

搭載 AMD GPU,在提供云主機(jī)靈活性的同時(shí),提供優(yōu)秀的性能體驗(yàn)和超高的性價(jià)比,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等方面都能表現(xiàn)出優(yōu)秀的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。AMD GPU 對(duì)主流深度學(xué)習(xí)框架的支持給用戶提供了更具性價(jià)比的選擇。

AMD GPU 目前支持的深度學(xué)習(xí)框架有 TensorFlow , Pytorch , Caffe , 并將支持 MXNet?;A(chǔ)版預(yù)裝了 TensorFlow 1.14.0、Keras 2.2.4,PyTorch 1.2.0 最新深度學(xué)習(xí)框架。

企業(yè)版

搭載 NVIDIA GPU,在提供云主機(jī)彈性特性的同時(shí),提供優(yōu)異的性能體驗(yàn),能夠?yàn)橛脩籼峁┏叩挠?jì)算能力,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等方面都能表現(xiàn)出強(qiáng)大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。

企業(yè)版預(yù)裝 Caffe ( BVLC 1.0 )、TensorFlow ( 1.12.0 )、Keras ( 2.2.4 ) 、PyTorch ( 1.1.0 )? 最新深度學(xué)習(xí)框架。

應(yīng)用場(chǎng)景

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代帶來了爆炸式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量,面對(duì)海量的圖像、語音和文本數(shù)據(jù),訓(xùn)練模型需要性能極高的計(jì)算速度,青云 QingCloud 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)可以提供優(yōu)異的計(jì)算性能,全力加速深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域人工智能產(chǎn)品的開發(fā)。

圖像、語音和文本等數(shù)據(jù)源通過上傳至海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù) QingStor? 對(duì)象存儲(chǔ)進(jìn)行持久化存儲(chǔ),同時(shí)也可直接通過云端 Kafka 將數(shù)據(jù)源傳輸?shù)?Storm、Spark 等集群進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,生成樣本數(shù)據(jù)。經(jīng)過 QingCloud 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗(yàn)證,并根據(jù)最新樣本數(shù)據(jù)不斷更新模型。

訓(xùn)練好的模型即可用于圖像、語音的智能識(shí)別以及自然語言理解等 AI 服務(wù),可廣泛應(yīng)用于安全、電商、智能交通等領(lǐng)域。

產(chǎn)品定價(jià)

青云QingCloud 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)支持按需付費(fèi)、包月、包年計(jì)費(fèi)模式。

了解詳情 →