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    在H3C/NVIDIA专家的帮助下,从记录和自定义的文档中获取学习经验。
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训练和部署问答机器人

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训练和部署AI图像分类模型

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AI从业者

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NVIDIA AI Enterprise,傲飞高性能计算管理平台

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训练和部署情感分析模型

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NVIDIA AI Enterprise,傲飞高性能计算管理平台

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运行DeepStream应用程序

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AI从业者

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NVIDIA AI Enterprise,傲飞高性能计算管理平台

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NLP命名实体识别

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BERT,PyTorch

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基于Fashion-MNIST数据集的图片分类

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TensorFlow

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MLPerf BERT训练性能演示

目标受众:

AI从业者

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技  术:

PyTorch,BERT

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MLPerf Resnet训练性能演示

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AI从业者

产  品:

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MXNET,Resnet

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MLPerf RNNT训练性能演示

目标受众:

AI从业者

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MXNET,RNNT

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训练和部署问答机器人
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5500 G5,R5300 G5服务器
模型简介:
问答系统(QA)是信息检索和自然语言处理(NLP)领域中的一门计算机科学学科,专注于构建能自动回答人类用自然语言提出的问题的系统。
训练和部署AI图像分类模型
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5500 G5,R5300 G5服务器
模型简介:
斯坦福在线产品数据集将用于训练电子商务图像分类模型, 该数据集包括您的常规电子商务网站上可用的图像。
训练和部署情感分析模型
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H3C UniServer R5500 G5,R5300 G5服务器
模型简介:
情感分析是挖掘文本以提取主观信息,例如对品牌或产品的意见、情感或态度,表达可以分为正面、中性或负面。在本实验结束时,您将充分了解如何使用NVIDIA AI Enterprise 框架和应用程序训练和部署端到端情绪分析模型。
预测出租车票价
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5300 G5,R4900 G5服务器
模型简介:
在本实验室中,您将熟悉RAPIDS GPU数据库cuDF ,以及它如何与Dask和XGBoost整合。您将使用cuDF将数据接收到GPU中,然后运行数据清理。这些信息将用于训练XGBoost模型来预测曼哈顿的打车费用。
运行DeepStream应用程序
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5300 G5服务器
模型简介:
DeepStream是NVIDIA推出的一个针对智能视频分析应用和多传感器处理的工具包,其主要特性为能够利用硬件加速技术将深度神经网络与其他的复杂处理任务带入流处理管道,让用户更专注于构建神经网络任务,而不是从头开始搭建端到端的解决方案。
NLP命名实体识别
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5500 G5,R5300 G5服务器
模型简介:
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。本案例主要展示通过傲飞高性能计算管理平台实现训练和预测的功能。
基于Fashion-MNIST数据集的图片分类
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5500 G5,R5300 G5服务器
模型简介:
FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集,它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。本案例主要基于FashionMNIST数据集进行图片分类。
MLPerf BERT训练性能演示
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5500 G5服务器
模型简介:
MLPerf是一个由来自学术界、研究实验室和工业界的AI领导者组成的联盟,其使命是“建立公平和有用的基准”,为硬件、软件和服务的训练和推理性能提供公正的评估——所有这些都是在规定的条件下进行的。该案例主要展示自然语言处理(BERT)的训练性能。
MLPerf Resnet训练性能演示
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5500 G5服务器
模型简介:
MLPerf是一个由来自学术界、研究实验室和工业界的AI领导者组成的联盟,其使命是“建立公平和有用的基准”,为硬件、软件和服务的训练和推理性能提供公正的评估——所有这些都是在规定的条件下进行的。该案例主要展示图像分类(ResNet)的训练性能。
MLPerf RNNT训练性能演示
模型所涉及的主要产品:
H3C UniServer R5500 G5服务器
模型简介:
MLPerf 是一个由来自学术界、研究实验室和工业界的AI领导者组成的联盟,其使命是“建立公平和有用的基准”,为硬件、软件和服务的训练和推理性能提供公正的评估——所有这些都是在规定的条件下进行的。该案例主要展示语音识别——循环(RNN-T)的训练性能。
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