深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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常用调试方法 调试工具 调试方法 父主题： WebARSDK使用手册

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常用调试方法 前端调试方法 调试工具 父主题： 卡片配置指南

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常用调试方法 调试工具 cfg.ini调试方法 父主题： HTSDK使用手册

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常用调试方法 查看日志 父主题： IPDCenter外部集成开发

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采

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意输出格式中的key不要有语义重复，并且需要与前文要求中的key名字保持一致，否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式，避免使用生僻单词和复杂的句式，防止机器理解偏差。

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解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达

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xlsm，将导入字段模板下载到本地。 单击当前对象的“自定义字段”，然后单击“批量创建”后的，选择“批量导入字段”，选择7.a中下载的字段模板。导入完成后，刷新页面，重新进入对象的“自定义字段”，即可查看已导入的字段。 图6 导入自定义字段 图7 查看已创建自定义字段 验证 您可以用对象的页面布局Layout能力，检查对象的定义是否符合预期。

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升级集群的流程和方法 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，每年发布3个Kubernetes版本，每个版本发布后提供至少24个月的维护周期，CCE保证维护周期内的Kubernetes版本的稳定运行。 为了保障您的服务权益，请您务必在维护周期结束之前升级您的Kubernete

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标准常用件模型库 平台可提供覆盖标准零部件及常用外购件等数量众多高质量、多元交互形式的模型数据。标准件模型库支持标准紧固件、标准轴承等等在内的各种标准件库，如中国国家标准GB/T的各类标准模型，支持几乎所有主流CAD软件打开使用。相关标准件库包括： 表1 标准常用件模型库 标准紧固件CAD模型库

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，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如，若是 自然语言处理 任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。

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排查路由问题 如您的虚拟接口为静态路由模式已下发静态路由或为BGP模式已成功建BGP邻居，可按如下步骤进行排查。 确认从用户网关到您的本地网络是否路由可达。 确认是否正确发布您的本地网络的路由，确认是否在虚拟接口的远端子网中正确配置您的本地网络的路由，BGP模式确认是否通过BGP协议发送您的本地网络的路由。

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0

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放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。

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昇腾芯片又叫Ascend芯片，是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts提供的大规模计算集群，可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。 ModelArts Standard默认提供公共资源池。ModelArts

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ts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArt

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