PAI在线深度学习开发产品DSW发布

本文涉及的产品
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
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 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
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
探索AI的未来:从机器学习到深度学习
【10月更文挑战第28天】本文将带你走进AI的世界,从机器学习的基本概念到深度学习的复杂应用,我们将一起探索AI的未来。你将了解到AI如何改变我们的生活,以及它在未来可能带来的影响。无论你是AI专家还是初学者,这篇文章都将为你提供新的视角和思考。让我们一起探索AI的奥秘,看看它将如何塑造我们的未来。
60 3
|
2月前
|
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。
49 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
【机器学习】探索GRU:深度学习中门控循环单元的魅力
【机器学习】探索GRU:深度学习中门控循环单元的魅力
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能的未来:机器学习与深度学习的融合之旅
【9月更文挑战第35天】在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能的两大支柱——机器学习和深度学习。我们将通过代码示例和实际应用案例,揭示它们如何相互补充,共同推动AI技术的发展。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的见解和启示。
58 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
40 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭开深度学习与传统机器学习的神秘面纱:从理论差异到实战代码详解两者间的选择与应用策略全面解析
【10月更文挑战第10天】本文探讨了深度学习与传统机器学习的区别,通过图像识别和语音处理等领域的应用案例,展示了深度学习在自动特征学习和处理大规模数据方面的优势。文中还提供了一个Python代码示例,使用TensorFlow构建多层感知器(MLP)并与Scikit-learn中的逻辑回归模型进行对比,进一步说明了两者的不同特点。
67 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
59 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
|
2月前
|
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。
108 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
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
使用Python实现深度学习模型:智能产品设计与开发
【10月更文挑战第2天】 使用Python实现深度学习模型:智能产品设计与开发
67 4
下一篇
无影云桌面