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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Intel MPI 操作场景 该任务指导用户在BMS集群上运行Intel MPI应用（l_mpi_2017.3.196版本）。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 集群中所有的BMS，均已安装Spectrum MPI。 操作步骤 关闭防火墙。 登录集群中任意一台BMS。 执行以下命令，关闭BMS防火墙。

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切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。 父主题： 容器工作负载类

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环境变量导入成功 回显结果如图2所示，表示环境变量导入成功。 执行以下命令，在单个E CS 上运行Intel MPI。 执行以下命令，重新生成可执行文件。 # cd # mpicc hello.c -o intel_hello 执行以下命令，在单个ECS上运行Intel MPI。 # mpirun

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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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更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU 服务器 ，并结合IB网卡，适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.h2.large 2*18 Core Intel Xeon

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显式游标 显式游标主要用于对查询语句的处理，尤其是查询结果为多条记录的情况。 处理步骤 显式游标处理需六个PL/SQL步骤： 定义静态游标：就是定义一个游标名，以及与其相对应的SELECT语句。 定义静态游标的语法图，请参见图1。 图1 static_cursor_define::=

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显式游标 显式游标主要用于对查询语句的处理，尤其是在查询结果为多条记录的情况下。 处理步骤 显式游标处理需六个PL/SQL步骤： 定义静态游标：就是定义一个游标名，以及与其相对应的SELECT语句。 定义静态游标的语法图，如图1所示。 图1 static_cursor_define::=

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显式游标 显式游标主要用于对查询语句的处理，尤其是在查询结果为多条记录的情况下。 处理步骤 显式游标处理需六个PL/SQL步骤： 定义静态游标：就是定义一个游标名，以及与其相对应的SELECT语句。 定义静态游标的语法图，请参见图1。 图1 static_cursor_define::=

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在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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mpirun 图2 Intel MPI环境变量导入成功 回显结果如图2所示，表示环境变量导入成功。 执行以下命令，在单个BMS上运行Intel MPI。 执行以下命令，生成可执行文件。 $ mpicc hello.c -o hello 执行以下命令，在单个BMS上运行Intel MPI。 $

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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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功能总览 全部 三要素人证核身 二要素人证核身 活体人证核身 OBS 2.0支持三要素人证核身 使用姓名、身份证号码、人脸图片（或人脸视频）三要素进行身份审核。 身份验证时，传入的数据为人脸图片、身份证信息。 提取身份证信息时，可以使用身份证正反面图片，也可以直接输入姓名、身份证号文本。

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子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利

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成长地图 | 华为云 人证核身服务 人证核身服务（Identity Verification Solution，简称IVS），是指通过用户的身份证信息、人脸图片，与权威数据库进行比对，进而实现身份验证。 产品介绍 API参考 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转IVS 弹性云服务器 一

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鲲鹏920+昇腾910处理器的AI训练服务器集群，具有超高算力密度、能效比和网络带宽的特点；整机192 核，8* D910 AI芯片，单芯片可提供256 TFLOPS FP16算力；卡间支持100Ge RDMA高带宽低时延互联；广泛应用于深度学习模型开发和训练，适用于智慧城市、智慧医疗、天文探索、石油勘探等需要大算力的行业领域。

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专属主机对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、本地存储、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs），您可以根据自己的业务特性和规模，选择合适的专属主机规格。 目前已支持的专属主机规格如下： 通用计算型 通用计算增强型 内存优化型 此处

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等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。单击查看核函数特征交互神经网络详细信息。 表5 核函数特征交互神经网络参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类。“8核|16GiB”、“8核|32GiB”、“8核|64GiB”、“16核|128GiB”。

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实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.p1.large 2*14 Core Intel Xeon E5-2690 V4 (2.60

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