开发深度学习模型 创建和训练模型 使用如下命令创建并训练模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28

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IA GPU进行计算，尤其是在深度学习、大规模数据处理和高性能计算任务中，能够显著提升计算效率。 优化设计：容器镜像针对特定的任务（如深度学习框架、AI 任务等）进行优化，保证了性能和兼容性。 多种深度学习框架：NVIDIA提供了多个常用的深度学习框架的容器镜像，包括Tensor

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深度研究 在进行复杂问题研究时，用户往往需要一个能够支持多步推理和层层拆解任务的智能系统。为此， KooSearch 引入了深度研究功能，旨在通过多轮对话交互和任务规划，帮助用户完成需要多步推理的复杂任务。用户可以在前端页面上配置模型，进行任务规划的多轮交互式修改，并选择“研究报告”

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深度性 深度性评估器 表1 评估器信息 分类 详情 基础信息 评估器名称 深度性 效果说明 功能概述 评估提交的内容是否体现了思想的深度，涵盖逻辑推演、多维视角及批判性思维。 评估方式 LLM评估 评估目标 文本、输出质量 应用场景 适用于学术研究、战略分析、政策建议、深度报道等

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深度性 深度性评估器 表1 评估器信息 分类 详情 基础信息 评估器名称 深度性 效果说明 功能概述 评估提交的内容是否体现了思想的深度，涵盖逻辑推演、多维视角及批判性思维。 评估方式 LLM评估 评估目标 文本、输出质量 适用场景 离线评估、在线评估 应用场景 适用于学术研究、

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基于此可观察模型推导过程并使用这部分信息。通过启用具备深度思考能力的模型，可以有效提升回答的质量和深度，同时通过观察思维链内容，用户可以更好地理解模型的推导过程。 工作原理 深度思考模型除了提问（Question）和回答（Answer）外，还会输出思维链内容（COT）。思维链（Chain

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登录E CS 控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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、自然语言处理理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发。使您具备企业业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、图像处理开发工程师、语音处理开发工程师、自然语言处理开发工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 操作流程 准备工作 导入和预处理训练数据集 开发深度学习模型 准备工作 导入和预处理训练数据集 开发深度学习模型

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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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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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确认学习结果 操作场景 HSS学习完白名单关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动确认这些可疑进程，并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，仅在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必

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程师、数据分析师等不同角色的开发习惯，无论是偏好SQL查询还是Python/Java/Scala编程，都能快速上手。 支持Python用户自定义函数，可直接复用现有Python代码逻辑和机器学习模型，无需重构，轻松实现业务定制，大幅提升开发效率。 支持按作业粒度动态弹性伸缩、快速

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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