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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Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04 执行下列命令： systemctl status cloud-init systemctl status cloud-init-local systemctl status cloud-config systemctl status

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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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Ubuntu 配置ubuntu源成功，apt-get无法安装某个工具 配置ubuntu源成功，apt-get update报GPG error 配置ubuntu源成功，运行 sudo apt-get update, 仍然访问其他镜像源 父主题： 使用配置

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ARM：Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04 使用vi编辑器打开“/etc/default/grub”，按如下要求修改参数： GRUB_CMDLINE_LINUX参数为consoleblank=600 console=tty0 console=ttyAMA0,115200

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Ubuntu 18.04/Ubuntu 16.04/Ubuntu 14.04/Debian 8.6 请使用ubuntu-xx.xx.x-server-amd64.iso格式的ubuntu ISO，请勿使用ubuntu-xx.xx.x-live-server-amd64.iso格式的。

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如果安装成功，则回显Cloud-Init组件安装信息。 [root@ubuntu:~]# initctl status cloud-init cloud-init stop/waiting [root@ubuntu:~]# initctl status cloud-init-local cloud-init-local

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ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64

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x86：Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04 使用vi编辑器打开“/etc/default/grub”，在GRUB_CMDLINE_LINUX字段内容的后面添加如下信息： consoleblank=600 console=tty0 console=ttyS0,115200

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训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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Ubuntu漏洞修复是否需要订阅Ubuntu Pro? Ubuntu操作系统官方维护情况如下： Ubuntu 14.04及以下版本，官方已停止维护，由于官方不出补丁所以无法修复，建议使用正在维护的操作系统。 Ubuntu 16.04~Ubuntu 22.04，部分补丁不支持免费更新，需要订阅Ubuntu

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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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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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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是 是 训练作业 创建训练作业时，训练支持的AI引擎及对应版本如下所示。 预置引擎命名格式如下： <训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎

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