仿真服务快速入门 流程指引 步骤一：创建镜像仓库 步骤二：创建仿真算法 步骤三：创建评测 步骤四：创建仿真场景 步骤五：创建仿真任务 步骤六：查看仿真评测结果

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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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CPU 执行训练 ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 训练后生成“caffemodel”文件，然后将“lenet_train_test.prototxt”文件改写成部署用的lenet_deploy

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仿真服务 仿真服务简介 在线仿真 算法管理 评测管理 场景管理 并行仿真 Open SCENARIO2.0场景说明 采样方式介绍

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仿真任务 仿真任务列表提供对仿真任务的管理功能，支持停止任务、删除任务、修改任务等操作。 仿真任务创建 仿真任务详情 父主题： 并行仿真

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仿真场景 表1 仿真场景权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 场景列表 GET /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios octopus:simScenario:list

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仿真场景 查询场景列表 创建仿真场景 创建场景文件 修改场景文件 父主题： API

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nStop，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图5 选择标签 J

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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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云原生王者之路 云原生知识体系深度剖析，带您走上王者之路 学习周期: 4周 每周学时: 6-8小时 云原生王者之路 云原生应用架构 通过本课程了解云原生应用场景及对应的华为云方案 4小时 云原生应用架构介绍 人人学云容器 认识华为云容器从入门到精通 1小时 人人学云容器 容器高性能批量计算

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Studio建模 从左侧资产浏览界面拖拽预置算子或自定义算子至右侧算链编辑界面，如图2所示，则创建算子成功。 图2 拖拽创建节点 在画布中，鼠标移至算子节点，从右侧输出端口，如图3所示，拖动连线至下一个算子节点，鼠标尽量放置至如图4 连线结束位置所示红框位置。 图3 从输出端口移动至下一节点

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设备仿真 KooPhone在云端提供与真机打通的虚拟仿真设备（摄像头、GPS、传感器等），为应用提供与真机一样的仿真设备接口，确保兼容应用运行环境。 父主题： 原理介绍

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在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生

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仿真服务 仿真镜像 仿真场景 仿真任务 仿真评测结果 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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使用范围：仅支持团队，即租户内所有配置了该镜像相关权限的用户都可见可编辑。 单击“确定”，在镜像仓库列表即可查看新建的镜像仓库。 单击操作栏中的“详情”，进入到镜像仓库的详情页，单击“新建”，新建镜像版本。 单击版本后的操作栏内的“推送”。 复制登录指令，登录镜像仓库。 在docker客户端，用“docker t

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> C。 仿真器配置。 图2 仿真器配置 图3 仿真器来源为仿真器镜像 表2 仿真器配置信息说明 参数 说明 仿真器 选择在线仿真器。 仿真器来源 可选择内置仿真器和仿真器镜像。 仿真器配置文件 单击“编辑”，展开仿真器配置文件编辑框，自定义仿真器镜像。 仿真器镜像 仿真器来源为仿真器镜像，需选择仿真器镜像。

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回放仿真 任务管理 作业队列 父主题： 数据处理

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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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仿真解密测试 在配置解密队列之前，建议先进行仿真解密测试，验证解密功能。 前提条件 需要解密测试的表格已经在加密队列中完成加密，即已完成配置加密队列。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录数据库加密与访问控制实例。 在左侧导航栏中，选择“业务测试 > 仿真测试”。 单击“新增解密测试”。

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