模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

查看更多 →

模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

事件抽取 功能介绍 事件抽取是指从自然语言文本中抽取指定类型的事件以及相关实体信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。 目前只支持金融公告中会议召开、聘任、辞职、股票增持、股票减持5类事件以及相关要素的抽取。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

查看更多 →

介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

查看更多 →

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

查看更多 →

信息抽取函数 结构化抽取适用于xlsx、csv、json格式的基础数据，选择结构化抽取方式信息抽取时，可分为交互界面配置和代码编辑。 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用代码编辑进行信息抽取时，需要配置引用字段的抽取函数。 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示

查看更多 →

数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是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。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通

查看更多 →

深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

查看更多 →

学习路径和在线课程是什么关系？ 学习路径是基于学员角色或学习场景等定制的循序渐进的学习体系、推荐的个性化方案课程，帮助您从海量基础在线课程中迅速定位所需课程、开启云上热门技术之旅；在线课程即华为云开发者学堂提供的基础培训课程。 父主题： 华为云培训常见问题

查看更多 →

结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

查看更多 →

F-8。 limit integer 否 返回关键词的最大数量，默认为5。 如果请求文本的词汇数量小于该值，则返回实际词汇数量。 如果词汇数量为浮点数，则limit取该浮点数向下取整的结果。 lang String 否 支持的文本语言类型，目前只支持中文（zh），默认为中文。 响应消息

查看更多 →

中寻找并回答用户的问题。 无论是产品介绍、操作指南还是常见问题解答，知识推荐助手都能为用户提供详尽的答案。 知识推荐助手不仅减轻了人工客服的负担，还提高了问题解决的效率。它将成为运营者提升服务品质、增强用户黏性的得力助手。 图4 知识问答助手 助手创建：选择具体的助手分类后，单击

查看更多 →

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ModelAr

查看更多 →

在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。

查看更多 →

1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

查看更多 →

如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

查看更多 →

放未标注的数据集。 创建名称为“model-data-out”的文件夹用于存放已标记并发布的数据集。 创建名称为“graph-data”的文件夹用于存放创建图谱的数据集。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。为保证数据能正常访问，请务必保证创建的OBS桶与KG

查看更多 →

语言文本中抽取三元组的模型，因此仅适用于抽取基础数据格式为txt文本的自然语言短句。 自定义模型流程 自定义信息抽取模型的流程如表1所示。 表1 自定义信息抽取模型流程 流程 说明 操作指引 准备训练数据 提前准备用于训练模型的数据。 准备训练数据 创建模型 基于您的训练数据（即

查看更多 →

情请参见自定义信息抽取模型。 可在下方查看从文本信息中抽取的知识类型，知识类型包括主语“Subject_type”、谓语“Predicate”、宾语“Object_type”，即可查看到可抽取的主语、谓语、宾语组合。 图2 抽取模型 单击“保存”，完成信息抽取。 如果创建多个数据

查看更多 →