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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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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用CPU，但偶尔需要提高计算性能完成工作负载的场景，可用于轻量级Web 服务器 、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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创建后端 “后端开发”为您提供业界主流框架代码初始化能力，提供一站式创建代码仓、自动生成框架代码、创建编译构建等流水线任务能力，使后端开发无需从零开始。后端开发流程如下图所示： 图1 后端开发流程图 创建后端 后端是一种以业务功能为主的服务设计概念，每一个后端都具有自主运行的业务

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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后端服务器组”。 在“后端服务器组”界面，单击需要添加后端服务器的后端服务器组名称。 切换到“后端服务器”页签，选择下方“IP类型后端（跨VPC后端）”页签，并单击“添加”。 填写“IP类型后端IP”、“业务端口”和“权重”。 单击“确定”。 修改IP类型后端的权重和端口 每台后端服务器的权重取值范围为[0

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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自定义后端开发（函数后端） 函数后端脚本开发说明 AesUtils类说明 APIConnectResponse类说明 Base64Utils类说明 CacheUtils类说明 CipherUtils类说明 ConnectionConfig类说明 DataSourceClient类说明

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自定义后端开发（数据后端） SQL语法 存储过程调用 多个数据源编排 可选参数的使用 父主题： 服务集成开发指导

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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LdApiParameter objects 后端API的请求参数列表 id String 后端API编号 instance String 后端API所属实例编号 type String 后端API类型： data：数据后端 function： 函数后端 status Integer 后端API状态： 1：待开发

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LdApiParameter objects 后端API的请求参数列表 id String 后端API编号 instance String 后端API所属实例编号 type String 后端API类型： data：数据后端 function： 函数后端 status Integer 后端API状态： 1：待开发

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String 后端服务器组名称。为后端服务地址选择服务器组，便于统一修改对应服务器组的后端地址。 status Integer 后端服务器状态 1：可用 2：不可用 port Integer 后端 服务器端口 最小值：0 最大值：65535 ecs_id String 后端 云服务器 的编号。

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测试后端API 功能介绍 测试后端API是否可用。 URI POST /v1/{project_id}/apic/instances/{instance_id}/livedata-apis/test 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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删除后端API 功能介绍 在某个实例中删除后端API。 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 DELETE /v2/{project_id}/apic/in

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