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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CodeArts Pipeline CodeArts Pipeline连接器用于对接华为云CodeArts Pipeline服务。 流水线（CodeArts Pipeline）提供可视化、可定制的持续交付流水线服务，实现缩短交付周期和提升交付质量的效果。 前提条件 使用CodeArts

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CodeArts Pipeline CodeArts Pipeline连接器用于对接华为云CodeArts Pipeline服务。 流水线（CodeArts Pipeline）提供可视化、可定制的持续交付流水线服务，实现缩短交付周期和提升交付质量的效果 前提条件 使用CodeArts

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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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n/onnx_pipeline.py”也复制一份到该目录，名称改为“mslite_pipeline.py”，迁移后的推理代码中的pipeline需要修改为从复制的onnx pipeline文件导入： # onnx_pipeline.py from pipeline_onnx_st

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pipeline应用准备 当前迁移路径是从onnx模型转换到mindir模型，再用mindspore lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的onnx pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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开发Pipeline作业 对已新建的作业进行开发和配置。 开发Pipeline模式的批处理作业和实时处理作业，请您参考编排作业节点、配置作业基本信息、配置作业参数和调测并保存作业章节。 前提条件 已创建作业，详情请参见新建作业。 当前用户已锁定该作业，否则需要通过“抢锁”锁定作业

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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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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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在。 Job Pipeline流图结构 Pipeline是由Flink的多个Job通过TCP连接起来，上游Job可以直接向下游Job发送数据。这种发送数据的流图称为Job Pipeline，如图1所示。 图1 Job Pipeline流图 Job Pipeline原理介绍 图2 Job

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访问CodeArts Pipeline首页 介绍进入流水线服务的两种方式：首页入口和项目入口。 首页入口 登录华为云控制台页面。 单击页面左上角，在服务列表中选择“开发与运维 > 流水线 CodeArts Pipeline”。 单击“立即使用”，进入流水线服务首页，即可开始使用流水线服务。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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是否支持pipeline命令？ 支持。 注意： Redis Cluster集群实例使用pipeline时，要确保管道中的命令都能在同一分片执行。 父主题： Redis命令

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 b_use_default_encoder - 是否使用默认编码，默认为True input_features_str

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