PAI在线深度学习开发产品DSW发布

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
简介: 产品介绍: PAI-DSW(Data science workshop)是专门为算法开发者准备的云端深度学习开发环境,用户可以登录DSW进行代码的开发并运行工作。目前DSW内置了PAI团队深度优化过的Tensorflow框架,同时也可以通过打开console对话窗口自行安装需要的第三方库。
产品介绍: PAI-DSW(Data science workshop)是专门为算法开发者准备的云端深度学习开发环境,用户可以登录DSW进行代码的开发并运行工作。目前DSW内置了PAI团队深度优化过的Tensorflow框架,同时也可以通过打开console对话窗口自行安装需要的第三方库。
适用客户: 有深度学习开发需求的客户,有GPU作业的客户
发布功能: 1.在线深度学习模型开发2.GPU资源可视化3.数据上传下载4.官方内置DEMO
付费方式: 详见PAI-DSW:https://www.aliyun.com/price/product?spm=a2c0j.103967.761868.btn3.2b47ed64MI4Usb#/pai/deta
产品文档: DSW文档 https://help.aliyun.com/document_detail/95535.html
相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
目录
相关文章
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
为什么使用C++进行机器学习开发
C++作为一种高性能语言,在某些性能要求极高或资源受限的场景下也具有非常重要的地位。C++的高效性和对底层硬件的控制能力,使其在大规模机器学习系统中发挥重要作用,尤其是当需要处理大数据或实时响应的系统时。
22 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务,有哪些改进角度?
本文探讨了在深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务的多种改进策略,包括数据预处理、数据集增强、特征选择、模型选择、模型正则化与泛化、优化器选择、学习率调整、超参数调优以及性能评估与模型解释,旨在提升模型的性能和可解释性。
50 1
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务,有哪些改进角度?
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
提升深度学习性能的利器—全面解析PAI-TorchAcc的优化技术与应用场景
在当今深度学习的快速发展中,模型训练和推理的效率变得尤为重要。为了应对计算需求不断增长的挑战,AI加速引擎应运而生。其中,PAI-TorchAcc作为一个新兴的加速引擎,旨在提升PyTorch框架下的计算性能。本文将详细介绍PAI-TorchAcc的基本概念、主要特性,并通过代码实例展示其性能优势。
18103 166
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
37 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索机器学习:从线性回归到深度学习
【9月更文挑战第4天】在这篇文章中,我们将深入探讨机器学习的世界,从基础的线性回归模型开始,逐步深入到复杂的深度学习网络。我们将通过实际的代码示例,揭示这些模型背后的数学原理,以及如何在现实世界的问题中应用它们。无论你是初学者还是有经验的数据科学家,这篇文章都将为你提供新的视角和深入的理解。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 Kubernetes Docker
机器学习开发的灵药:Docker容器
机器学习开发的灵药:Docker容器
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI的魔法:机器学习与深度学习的奥秘
【8月更文挑战第27天】在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能的两个重要分支:机器学习和深度学习。我们将首先理解它们的基本概念,然后通过Python代码示例,展示如何应用这些技术解决实际问题。无论你是AI新手,还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的知识和启示。让我们一起开启这场AI的魔法之旅吧!
|
1月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
PyTorch与CUDA:加速深度学习模型训练的最佳实践
【8月更文第27天】随着深度学习应用的广泛普及,高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架,它支持动态计算图,易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型,允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 与 CUDA 的集成来加速深度学习模型的训练过程,并提供具体的代码示例。
75 1
|
1月前
|
人工智能 编解码 算法
使用PAI-DSW x Free Prompt Editing开发个人AIGC绘图小助理
本文介绍如何借助阿里云PAI-DSW及Free Prompt Editing算法开发个性化AIGC绘图助手,实现图像智能编辑与生成。首先需领取PAI-DSW免费试用资源并创建实例;随后通过运行教程文件完成环境搭建。WebUI界面预设了多种参数供调整,如图像分辨率、编辑层数量等,支持更改图像背景与风格等功能演示。完成实验后应及时清理资源以避免额外费用。此外,参与阿里云开发者社区的“AIGC绘图小助手”活动,不仅可获得免费云资源试用,还有机会赢得桌面折叠风扇、小度智能屏X9等礼品。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【机器学习】机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习简介、相互对比、区别与联系。
机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习都是人工智能领域的子领域,它们之间有一定的联系和区别。下面分别对这四个概念进行解析,并给出相互对比、区别与联系以及应用场景案例分析。
29 1