,,

av在线资源网址，无码免费婬a片在线观看，观看亚洲色欲色欲色欲WWW，国内少妇高清露脸精品视频无码中文精品专区一区二区_国产精品嫩草影院_AV夜夜躁狠狠躁日日躁_北京少妇和黑人久精品

產(chǎn)品優(yōu)勢

一鍵完成部署極速搭建深度學習開發(fā)環(huán)境

即使是有經(jīng)驗的深度學習開發(fā)者，想部署構建一套深度學習開發(fā)環(huán)境也需要大量時間完成復雜的配置工作。Deep Learning on QingCloud 通過 AppCenter 交付，可一鍵完成云端部署，并提供應用全生命周期管理能力（創(chuàng)建、擴容、監(jiān)控、健康監(jiān)測等），助力開發(fā)者極速搭建深度學習開發(fā)環(huán)境。

支持 CPU、GPU 多種部署模式

支持使用 GPU 或僅使用 CPU 進行深度學習開發(fā)與訓練，同時可根據(jù)自身需求選擇單節(jié)點或分布式部署模式。

使用 GPU	僅使用 CPU
QingCloud 采用專為人工智能計算設計的 AMD / NVIDIA GPU? ，并以直通的方式與平臺內(nèi)的節(jié)點對接，使得節(jié)點可以獨占整個 GPU ，避免了虛擬化帶來的損耗，全面釋放 GPU 計算能力。	GPU 性能雖然強勁，但費用也相對較高，如果開發(fā)者希望以較低成本進行深度學習開發(fā)，也可選擇僅使用 CPU資源進行單節(jié)點或分布式訓練。目前，Tensorflow、PyTorch 及 Keras支持使用 CPU 進行深度學習應用訓練和測試， Caffe 需要重新編譯才支持。

無縫對接對象存儲存儲海量訓練數(shù)據(jù)

集成對象存儲命令行工具，通過配置對象存儲相關參數(shù)，可便捷地從對象存儲中獲取海量訓練數(shù)據(jù)，完成模型的訓練。

集成主流深度學習開發(fā)框架

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

預置主流科學工具包加速深度學習開發(fā)

為加速深度學習開發(fā)與模型訓練，Deep Learning on QingCloud 預置 CUDA8.0 和 cuDNN5 驅(qū)動，并安裝有 numpy、scipy、pandas、matplotlib、nltk、scikit-learn 等眾多數(shù)據(jù)科學工具包。

按需計費靈活掌握開發(fā)成本

支持按需付費、包月、包年計費模式，為用戶提供更加全面和靈活的成本管理支持。在離線訓練、臨時測試、算法驗證以及 AI 框架學習等場景中較適于按需付費模式，而在生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定訓練需求和在線訓練等場景中使用包月、包年模式成本更低。

產(chǎn)品類型

青云QingCloud 深度學習平臺全新升級，推出入門版、基礎版、企業(yè)版三種版本，可應對不同場景對深度學習的需求。

入門版

搭載第二代英特爾^?至強^?可擴展處理器，通過 DL Boosting 的 VNNI 技術及 Intel 優(yōu)化的深度學習框架( TensorFlow、Caffe、PyTorch 等)，在圖像分類、圖像目標檢測、自然語言處理、推薦系統(tǒng)及強化學習等深度學習的性能大幅提升。

入門版預裝英特爾針對 CPU 優(yōu)化過的 Caffe ( Intel 1.1 ) 、TensorFlow ( 1.12.0 )、Keras ( 2.2.4 )、PyTorch ( 1.1.0 ) 最新深度學習框架。

基礎版

搭載 AMD GPU，在提供云主機靈活性的同時，提供優(yōu)秀的性能體驗和超高的性價比，在深度學習訓練、推理等方面都能表現(xiàn)出優(yōu)秀的計算優(yōu)勢。AMD GPU 對主流深度學習框架的支持給用戶提供了更具性價比的選擇。

AMD GPU 目前支持的深度學習框架有 TensorFlow , Pytorch , Caffe , 并將支持 MXNet?；A版預裝了 TensorFlow 1.14.0、Keras 2.2.4，PyTorch 1.2.0 最新深度學習框架。

企業(yè)版

搭載 NVIDIA GPU，在提供云主機彈性特性的同時，提供優(yōu)異的性能體驗，能夠為用戶提供超高的計算能力，在深度學習訓練、推理等方面都能表現(xiàn)出強大的計算優(yōu)勢。

企業(yè)版預裝 Caffe ( BVLC 1.0 )、TensorFlow ( 1.12.0 )、Keras ( 2.2.4 ) 、PyTorch ( 1.1.0 )? 最新深度學習框架。

應用場景

互聯(lián)網(wǎng)時代帶來了爆炸式增長的數(shù)據(jù)量，面對海量的圖像、語音和文本數(shù)據(jù)，訓練模型需要性能極高的計算速度，青云 QingCloud 深度學習平臺可以提供優(yōu)異的計算性能，全力加速深度學習領域人工智能產(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)存儲服務 QingStor? 對象存儲進行持久化存儲，同時也可直接通過云端 Kafka 將數(shù)據(jù)源傳輸?shù)?Storm、Spark 等集群進行數(shù)據(jù)預處理，生成樣本數(shù)據(jù)。經(jīng)過 QingCloud 深度學習平臺進行模型訓練與驗證，并根據(jù)最新樣本數(shù)據(jù)不斷更新模型。

訓練好的模型即可用于圖像、語音的智能識別以及自然語言理解等 AI 服務，可廣泛應用于安全、電商、智能交通等領域。