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【先锋开发者云上说】春天已至,见证80/90/00后女性开发者的云上生长力量
致敬卓然而立的你们,节日快乐!
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AI开发平台ModelArts
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云数据库 GaussDB
【昇思MindSpore技术公开课】RWKV1-4课程预告与CPM-Bee知识点回顾
本周日(2月4日)将为大家带来RWKV1-4的解析,我们将一同见证RNN的兴衰发展与Transformers的迅猛崛起,畅聊Transformers的哪些优劣势有待我们发掘,看新RNN——RWKV能否“击败”Transformer再续往日“辉煌”。游历大模型发展历程,开阔大模型技术视野,一切尽在本周日下午14点 昇思MindSpore技术公开课——第九讲 RWKV1-4,敬请期待!
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人工智能
如何使用MindStudio轻松搞定大模型全流程开发
完整地介绍了MindStudio全流程开发工具链如何通过大模型迁移、精度调试、性能调优三大步骤,支持用户以低成本快速提升百亿千亿大模型训练性能,提高开发效率。
华为云社区精选
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MindSpore
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昇思MindSpore技术公开课——第三课:GPT
1、学习总结 1.1Unsupervised Language ModellingGPT代表“生成预训练”(Generative Pre-trained Transformer)。GPT模型是由OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的人工智能语言模型。它在大规模文本数据上进行预训练,学习了丰富的语言知识和语境,并能够执行多种自然语言处理任务。GPT模型的核心思想是在大规模...
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MindSpore
机器学习
【云驻共创】昇思MindSpore技术——大模型ChatGLM2
本篇文章介绍了ChatGLM2的相关技术,演示了ChatGLM2推理部署代码,和介绍了最近刚开源的ChatGLM3的相关特性。
龙腾九州
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上云必读
云端实践
机器学习
MindSpore
【云驻共创】华为云之昇思MindSpore大模型专题(第二期)-第一课:ChatGLM
昇思MindSpore是华为公司推出的一款全场景AI计算框架。它提供了自动微分、分布式训练和推理、模型部署等功能,支持多种硬件平台,包括CPU、GPU和Ascend AI 处理器。MindSpore采用图和算子相结合的编程模型,能够高效地处理复杂的深度学习任务。它具有灵活的设计、高效的性能和易于使用的接口,使开发者能够更快地开发和部署AI应用。
愚公搬代码
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机器学习
MindSpore
MindSpore中如何处理图像数据增强
MindSpore中如何处理图像数据增强在图像处理任务中,数据增强是一种常用的技术,可以帮助我们增加数据集的样本多样性和鲁棒性,提高模型的泛化能力。在MindSpore中,我们可以使用一系列函数来实现图像数据增强操作。本文将介绍MindSpore中如何处理图像数据增强,并展示一些常用的增强函数及其功能。1. 数据增强函数概览MindSpore提供了mindspore.dataset.tran...
皮牙子抓饭
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MindSpore
如何在MindSpore中使用预训练模型进行迁移学习
如何在MindSpore中使用预训练模型进行迁移学习当我们面临一个新的机器学习任务时,通常我们需要大量的数据和计算资源来从头开始训练一个深度神经网络模型。幸运的是,迁移学习可以帮助我们利用已经在大规模数据集上预训练的模型,在我们自己的任务上取得更好的性能。MindSpore提供了一种简单而灵活的方式来利用预训练模型进行迁移学习。在本篇博客中,我们将介绍在MindSpore中使用预训练模型进行...
皮牙子抓饭
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MindSpore
机器学习
迁移学习
如何在MindSpore中实现自定义的损失函数
如何在MindSpore中实现自定义的损失函数当我们使用MindSpore进行深度学习任务时,有时候需要使用一些特定的损失函数来优化模型的性能。MindSpore提供了一个灵活的方式,允许我们自定义损失函数。在本文中,我们将探讨如何在MindSpore中实现自定义的损失函数。步骤1:定义损失函数类首先,我们需要创建一个自定义的损失函数类。这个类需要继承自MindSpore中的mindspor...
皮牙子抓饭
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MindSpore
机器学习
如何在MindSpore中加载和处理大型数据集
如何在MindSpore中加载和处理大型数据集迄今为止,大型数据集在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色。在实际应用中,如何高效地加载和处理大规模数据集变得非常关键。在本文中,我们将探讨如何使用MindSpore库来加载和处理大型数据集。步骤一:数据集准备首先,我们需要准备大型数据集,并以所需的格式进行存储。根据数据集的类型和格式,可以将数据集组织为文件或文件夹的形式,并确保数据集存储在...
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