中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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备份失败怎么处理？ 在数据备份过程中，如果发生了异常，备份失败，则展示上一次备份成功的记录。最小粒度支持24h的备份。 父主题： 数据备份

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恢复失败怎么处理？ 在数据恢复过程中，如果发生了异常，恢复失败，需要SRE手动将备份的数据恢复到租户的OBS桶中。 父主题： 数据恢复

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处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图标、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理

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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题： 使用函数处理DIS数据

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推送证书失效怎么处理？ 如果是自己制作的调测证书，请重新制作并上传至物联网平台。 如果是厂家提供的证书，请联系厂家重新制作。 父主题： 订阅推送

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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迁移数据到DLI时有数据丢失怎么处理？ 问题描述 目的端是DLI的迁移作业执行成功后，显示迁移的数据条数和DLI表中查询的数量对不上，存在数据丢失。 原因分析 查看客户的作业配置，客户并发数设置的是3，如图所示。 查看DLI官网文档不建议同时对一张表并发插入数据。 解决方案 将作业的抽取并发数改成1

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数据库实例被锁怎么处理？ 在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例名称，进入实例基本信息页面。 在左侧导航栏单击“参数管理”，进入参数修改页面。 修改password_lock_time=0、failed_login_attempts=0，解除数据库锁定。 为了数据库安全，密码重置完成后，请将参数修改为默认值。

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介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理，图像识别、 内容审核 、 文字识别 、 人脸识别 、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2V

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推送证书失效怎么处理？ 如果是自己制作的调测证书，请重新制作并上传至物联网平台。 如果是厂家提供的证书，请联系厂家重新制作。 父主题： 订阅推送（联通用户专用）

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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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作业配置中源端目标端均通过where语句多条件过滤，并非索引列，查询会全表扫描，且数据量在上亿行，数据量庞大，导致JDBC数据库连接失败，读取数据超时，进而导致sqoop异常，作业失败。 迁移作业是 CDM 作为客户端先从源数据中抽取部分数据，写到目标端，在进行下一次部分数据抽取，写入目标端，往复执行，直到抽取到写入完成

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无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 检查是否用户已经没有配额创建新的数据仓库集群。 联系服务人员 如果无法确定原因并解决问题，请提交工单反馈问题。您可以登录管理控制台，在右上方单击“工单>新建工单”填写并提交工单。 父主题： 集群管理

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ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。

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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的数据湖OB

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数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题

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数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题： 管理基础工具

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意义的数据。 ModelArts提供了四种基本的数据处理功能： 数据校验：帮助AI开发者提前识别数据中的不合法数据，如已损坏数据、不合格数据等，有效防止数据噪声造成的算法精度下降或者训练失败问题。 数据清洗：在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。 数据选择：在

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