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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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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使用市场镜像创建云服务器 在创建云服务器向导页面，“镜像”配置项选择“市场镜像”，然后单击“选择镜像”，搜索需要的市场镜像，勾选后单击“确定”。 图1 选择市场镜像 将已有云服务器的镜像切换为市场镜像 在已有云服务器所在行，单击操作列的“更多 > 切换操作系统”，选择“市场镜像”，搜索需要的市场镜像，勾选后单击“确定”。

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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Windows Server 2019 Standard 64bit Windows Server 2022 Datacenter 64bit Windows Server 2019 Datacenter 64bit Windows Server 2016 Datacenter 64bit

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3%

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准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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代码和所有参数设置。用户可参考技能模板后快速创建自己的新技能。 ModelBox 端边云AI应用开发和运行框架规范，以及在此规范上所实现的运行时框架。基于ModelBox开发镜像高效开发AI应用，屏蔽底层差异，快速部署至端、边、云上进行高性能推理计算。

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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创建方式 适用场景 使用预置框架创建训练作业 如果您已在本地使用一些常用框架完成算法开发，您可以选择常用框架，创建训练作业来构建模型 使用自定义镜像创建训练作业 如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架，您可以将算法构建为一个自定义镜像，通过自定义镜像创建训练作业。 使用已有算法创建训练作业

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PyTorch 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 从0制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） MPI 镜像制作 自定义镜像训练 -

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从训练中选择元模型 使用自定义镜像创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts，创建为AI应用。 制作模型镜像并导入 自定义镜像规范 模型包规范 在AI应用管理创建AI应用时，如果是从OBS或容器镜像中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。

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自定义镜像的功能，即选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 此功能与直接基于预置框架创建算法的区别仅在于，镜像是由用户自行选择的。用户可以基于预置框架制作自定义镜像。基于预置框架制作自定义镜像可参考使用基础镜像构建新的训练镜像章节。 完全自定义镜像： 订阅算法和预

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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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全周期AI工作流。 对象存储服务：存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 云容器引擎：ModelArts使用云容器引擎部署模型为在线服务，支持服务的高并发和弹性伸缩需求。 容器 镜像服务 ：使用ModelArts不支持的AI框架构建模型时，可通过构建的自定义镜像导入ModelArts进行训练或推理。

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处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势

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