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Plateforme d'apprentissage profond NVIDIA
Créez et déployez des modèles d'apprentissage profond précis sur le cloud et l'edge computing grâce à des frameworks populaires.
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Plateforme d'apprentissage profond NVIDIA

Qu'est-ce que la plateforme d'apprentissage profond NVIDIA ?

La plateforme d'apprentissage profond NVIDIA est une ensemble complet d'outils Conçue pour aider les organisations à créer et déployer rapidement et efficacement des applications d'apprentissage profond, cette plateforme puissante permet aux développeurs de créer modèles de haute précision et les déployer dans divers environnements de cloud computing et de périphérie.

Avec son interface utilisateur intuitiveLes développeurs peuvent ainsi rapidement personnaliser leurs modèles pour répondre aux exigences spécifiques des applications. La plateforme offre accélération GPU haute performance, permettant aux développeurs de former et de déployer des modèles plus rapidement et plus efficacement que jamais auparavant.

De plus, la plateforme d'apprentissage profond NVIDIA prend en charge : frameworks d'apprentissage profond populaires NVIDIA Deep Learning Platform prend en charge des technologies telles que TensorFlow, PyTorch et MXNet, permettant ainsi aux développeurs d'intégrer facilement des modèles existants à leurs applications. Grâce à son interface intuitive et à ses options de déploiement flexibles, NVIDIA Deep Learning Platform offre une solution à la fois simple d'utilisation et performante pour la création d'applications d'IA de nouvelle génération.

Cas d'utilisation et fonctionnalités

1. Construire rapidement des modèles d'apprentissage profond précis
Tirez parti des outils avancés et de l'accélération GPU pour développer des modèles précis en moins de temps.

2. Déployez facilement des modèles dans des environnements de cloud computing et de périphérie.
Des options de déploiement flexibles garantissent le bon fonctionnement de vos modèles sur différentes plateformes.

3. Prise en charge des frameworks d'apprentissage profond populaires tels que TensorFlow, PyTorch et MXNet
Intégration aux frameworks standards de l'industrie pour une compatibilité et une facilité d'utilisation maximales.

Engagement du site Web de l'outil

Dernière mise à jour : il y a 2 ans

Avertissement : Statistiques issues de fournisseurs tiers. Leur exactitude peut varier.

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Sources de trafic

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  • Chine: 6,42%
  • Russie: 6,34%
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  • Japon: 3,89%
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