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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content String 词汇文本。 pos String 词汇对应的词性。详细说明请参见表5、表6、表 (Penn TreeBank) 词性说明。 表5 PKU词性说明 一类词性 二类词性 三类词性 n：名词 nr：人名 nr1：汉语姓氏 nr2：汉语名字 nrj：日语人名

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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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支持上传矢量分类数据转换为样本，在已有样本基础上提升标注效率；也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量，作为底图进行辅助标注，提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同

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自然语言处理基础 分词 将文本切分成以独立的词为单位的序列，且在该过程中，对切分得到的词汇进行词性的标注。 依存句法分析 分析句子中词汇和词汇之间的相互依存关系，得到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析，将一句话分析出主谓宾结构，将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似度

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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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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。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据

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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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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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是否可见 是指在添加标注时，此标注是否可见。 描述 对此标注的描述信息。 标注值名称 填写标注下具体的标注值名称，例如，人员信息。 类型 标注值的类型，分为文本和数值两种。 单位 标注值的单位，根据实际标注值选择是否填写。例如标注值为数量，此处可填写位。 描述 填写此标注值的描述信息。

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在弹出的“添加标注”对话框中，完成标注选择。 选择需要添加的一个或多个标注，或在搜索栏中输入标注名称检索。 如果存在对应标注则单击复选框选择。 如果不存在对应标注，则单击创建提醒，弹出“创建标注”对话框，具体参数配置参见表1。单击“确定”，完成标注创建，返回“添加标注”对话框。 单

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标注管理 标注管理主要提供可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用于预标注和人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。如果在创建标注模板时，没有找到满足当前所需的标注物，则可以通过标注物管理添加新标注物。 不同标注物可依靠标注物名称以及标注物描述区分。

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标注员 认领标注任务 人工标注操作指导 标注工具和快捷键说明 父主题： 标注服务

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通过团队标注方式标注数据 团队标注使用流程 创建和管理团队 创建团队标注任务 审核并验收团队标注任务结果 管理团队和团队成员 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据

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标注服务 创建团队 创建项目 添加批次任务 标注流程 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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共享标注 共享屏幕时支持自定义标注功能，可根据需求标注其他内容。 操作步骤 视频通话时，参考屏幕共享开启共享功能。 选择共享区域共享栏，单击，进入共享标注界面。 图1 桌面共享标注 图2 指定程序共享标注 图3指定区域共享标注 共享标注支持以下功能。 白板：背景切换功能，共享时标

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创建数据标注 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“知识中心 > 数据标注”。 在“数据标注”页面，单击右上角“创建数据标注”。 在“创建数据标注”对话框，选择微调数据集。 单击“确定”。新创建的标注数据集显示在列表中，继续执行标注数据集。 标注数据集 在“数据标注”页面的标注数据集列表中，单击“操作”列“标注”。

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