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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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 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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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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18.04、Ubuntu 16.04/Ubuntu 14.04/Debian 8.6镜像时，直接选择“Install”进行安装。） 在安装Ubuntu 18.04、Ubuntu 16.04 for ARM镜像的时候，选择自动分区；在安装Ubuntu 18.04、Ubuntu 16.04/Ubuntu

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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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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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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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诊断”。 深度诊断功能依赖UniAgent，如果提示未安装UniAgent或者安装失败，请参考为E CS 安装UniAgent进行安装，否则无法发送命令。 图1 深度诊断 勾选“同意安装插件并采集数据”后，单击“确定”。 诊断结果及说明，请参见深度诊断结论。 在诊断结果的“诊断报告”页签查看诊断详情。

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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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04，部分补丁不支持免费更新，需要订阅Ubuntu Pro才能安装升级包，未配置Ubuntu Pro会导致漏洞修复失败。 您可以参考以下步骤确认Ubuntu 16.04~Ubuntu 22.04漏洞修复是否需要订阅Ubuntu Pro： 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 >

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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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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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配置自定义VLAN网络（Ubuntu系列） 下面以Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus x86_64)操作系统为例，举例介绍 裸金属服务器 的自定义VLAN网络配置方法： Ubuntu系列其他操作系统的配置方法与Ubuntu 16.04 LTS (Xenial

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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