字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

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创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。

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取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

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置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。

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，按季拆分工作量为一个组，按月拆分工作量为一个组。 目标支持关联活动，目标关联活动时，请保证目标和活动的工作量单位一致，防止影响后续工作量卷积。 里程碑管理 里程碑支持配置是否启用里程碑阶段，里程碑支持关联活动。 计划管理 有多个分组，每个分组展示的字段一致，在其中一个分组中变更

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本节介绍用户如何在项目空间中管理目标。 选择了“目标管理”应用时展示，可配置。 背景信息 目标关联了活动时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积。 目标关联了活动后，在活动中也展示该活动关联了该目标，关联是相互的。 操作步骤 参见管理项目空间，进入到对应项目的项目空间。 如图1所示，单击“目标管理”页签，进入目标管理。

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本节介绍用户如何在项目空间中管理目标。 选择了“目标管理”应用时展示，可配置。 背景信息 目标关联了活动时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积。 目标关联了活动后，在活动中也展示该活动关联了该目标，关联是相互的。 操作步骤 参见管理项目空间，进入到对应项目的项目空间。 如图1所示，单击“目标管理”页签，进入目标管理。

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故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台 服务器 故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。

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的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较

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原子指标中仅含有唯一度量，所含其它所有与该度量、该业务对象相关的属性，旨在用于支撑指标的敏捷自助消费。 衍生指标：是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标关联表的属性。 复合指标：由一个或多个衍生指标叠加计算而成，其中的维度、限定均继承于衍生指标。 注意，不能

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纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);

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4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

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CCI提供了多种创建工作负载的方法，来满足您的业务所需。 最佳实践 Dockerfile参数在云容器实例中如何使用 使用Tensorflow训练神经网络 使用多种方法创建工作负载 05 进阶 云容器实例提供了定制的kubectl工具，支持使用Kubectl命令行创建负载等资源。 二次开发

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4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

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ize必须相等 输入tensor的个数范围不超过[1，1000] 【量化工具支持】 是 5 DepthwiseConvolution 深度卷积 【输入】 1个输入，且filter为常量，维度为4 【参数】 num_output：uint32，可选 bias_term：布尔型，默认为true，可选

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纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK work_step

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