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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源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引

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使用MaaS压缩模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行压缩，获得更合适的模型。 场景描述 模型压缩是指将高比特浮点数映射到低比特量化空间，从而减少显存占用的资源，降低推理服务时延，提高推理服务吞吐量，并同时减少模型的精度损失。模型压缩适用

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数据质量来解决。 图6 异常的Loss曲线：异常抖动 模型准确率指标介绍 模型准确率：正确预测（标注与预测完全匹配）的样本数与总样本数的比例。模型准确率越高，表明模型性能越好。 指标看板介绍 指标看板使用BLEU指标评价模型，其核心思想是计算准确率。例如，给定一个标准译文（ref

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模型经过量化压缩后，不支持评估操作，但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”，进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压缩的模型执行模型压缩，压缩策略为“INT8”。当压缩模型

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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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专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；

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服务评价设置：可以根据用户业务管理诉求进行季度评价/月份评价/按单评价，评价内容可自定义。 货主端-服务评价：可以根据设置的评价项内容对运输执行情况进行评价反馈。 应用场景 场景一：客户的需要对司机每一单的运输情况进行管控，结合收货方对司机运输的评价进行绩效考核 具体操作： 在【服务评价设置】模块评价类型选择“按单评价”，考核内容可进行自定义。

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客户可对商品质量、交付速度和服务质量进行亮星评价（1~5颗星），单击选择商品标签、输入评论意见、上传图片（以上三项内容可选填），完成后单击“发表评论”。 评论发表后需要进行审核。审核中可修改评价或删除评价。 若评价审核通过，可修改评价、追加评价或删除评价。若评价审核不通过，可查看驳回原因并重新发表评价。 修改评价

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评价管理 运营管理员可以查询用户对资产的所有评价，包括被评价的资产名称和资产状态、评价人、评价时间、用户评分、评价详情，也可以删除某条评价。 在运营管理平台里，选择菜单“资产管理 > 评价管理”。 查看用户对资产的评价，从而了解资产的质量和运营情况。运营管理员也可以根据实际需要，单击操作列里的“删除”，删除某条评价。

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反馈评价 功能介绍 提交/取消反馈评价 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/irobot/feedbacks 表1 Query参数 参数

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评价管理 系统支持配置是否展示评价功能。如果配置为隐藏，则用户无评价管理功能。 资产提供方可以查看自己已发布的资产被评价情况。 登录ROMA Exchange系统后，先将鼠标放在页面右上角的个人账号处，然后单击“个人中心”。 选择“评价管理 > 客户评价”。 资产提供方可以单击操

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价标签并编辑评价内容， 确认无误后单击“发表评论”。 在资源详情页也可进行评价、修改评价、追评和删除评价。 已评价的商品可单击操作栏的“评价”，在评价窗口进行追评、修改和删除。 已追评的评价可单击操作栏的“评价”进行修改和删除。 每条评价支持追评一次和修改一次。 评价一旦删除将不可恢复，不可再评，请谨慎操作。

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训

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precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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。 一站式教育督导与评价（客户：教育局督导科） 教育督导系统：系统以“发展性督导评估”理论为教育发展评价基础，以“以评促建”为目标，既满足定性评价、定量评价的要求，也可满足定性+定量评价的要求，系统应用于综合督导、挂牌督导、专项督导、过程性督导。实现督导指标、数据采集、督导报告业

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