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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改进管理 改进管理主要是故障处理过程识别到一些改进事项可通过改进单进行跟踪闭环。改进来源包含事件/Warrroom/演练/PRR。 改进管理 父主题： 故障管理

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图2 改进单详情页 改进单验证 登录COC。 在左侧菜单栏选择“故障管理 > 改进管理”，选择“待处理的”页签，选择待验证状态的改进单，单击改进标题进入“改进单详情”页面。 图3 改进单列表 单击右上角的“验证”，填写验证结论。 图4 改进单验证 改进单历史记录 登录COC。 在左侧菜单栏选择“故障管理

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持续改进模块 模块介绍 图1 持续改进模块菜单 文档中心：按目录分级展示数据，展示其他模块归档数据报告。 图2 文档中心 报表中心：可自由编辑模板，可视化质量数据进行管理决策，检验数据报表生成与预览。 图3 报表中心 问题中心：供应商、内部和客户抱怨的记录和处理，完善8D报告，自

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OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟通

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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体验改进计划 本界面呈现体验改进计划，包含计划参与情况和体验改进计划详情。 计划参与管理 体验改进计划详情 父主题： 终端管理

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场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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体验改进计划详情 体验改进计划详情用于呈现《用户体验改进计划服务声明》，主要向用户介绍本司提供用户体验改进计划的目的是为了打造超出用户期待的产品。以及告知用户体验信息收集方式的安全性、信息使用途径的合法性、加入或退出计划的自愿性。 父主题： 体验改进计划

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用户体验改进计划 用户体验改进计划的目的是为用户提供更稳定的产品和更优质的使用体验。为此，终端将在用户许可的情况下收集个人数据，包括：位置信息、网络信息、设备信息和应用信息。加入此计划前，建议用户仔细阅读用户体验改进计划的相关声明和《个人数据说明》。加入后，用户可随时主动退出用户体验改进计划。

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在页面的右侧点击选择创建改进单，进入创建改进单页面，填写改进信息后，单击“确认”。 图1 事件单创建改进单 图2 创建改进单 改进信息提交后可以下事件详情页面，改进记录中查看改进单状态及当前责任人，同时点击改进名称会跳转至改进管理页面处理改进单。 图3 查看改进记录 父主题： 处理事件

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。

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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分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

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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