培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；50（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU

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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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128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；256MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；128MB（32核CPU/25

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"modelarts.vm.cpu.2u", "billing_spec" : "modelarts.vm.cpu.2u", "category" : "CPU", "cpu_info" : { "arch" : "x86", "cpu" : 2.0

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接入 数据治理 中心数据源 概述 ABM支持把数据治理中心（ DataArts Studio ）作为一个数据源，并用于模型采集。在使用数据治理中心数据源前，您需要先接入数据源。 操作步骤 登录ROMA Connect控制台，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

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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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当不使用GPU时，Pod规格需满足如下要求： Pod的CPU取值范围为0.25核-32核，或者自定义选择48核、64核，且单个容器的CPU必须为0.25核的整数倍 Pod的内存取值范围为1GB-512GB，且内存必须为1GB的整数倍 Pod的CPU/内存配比值必须在1:2到1:8之间 一个P

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内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；'2048,2,(nobind)'（96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512

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内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；'2048,2,(nobind)'（96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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CN：7500（196核CPU/1536G内存）；4000（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；3000（96核CPU/768G内存）；2500（80核CPU/640G内存）；2000（80核CPU/512G内存，72核CPU/576

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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(nobind)'（96核CPU/768G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512,2,(nobind)'（16核CPU/128G内存）；'256,2,(nobind)'（8核CPU/64G内存）；'128

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280GB（196核CPU/1536G内存）；180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；100GB（80核CPU/640G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；8

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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pod）赋予增强的 CPU 亲和性和独占性。 增强型CPU管理策略（enhanced-static），是在兼容静态绑核CPU管理策略的基础上，新增一种符合某些资源特征的Burstable Pod（要求CPU的requests和limits参数值都是正整数）优先使用某些CPU的能力，以减少应用

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