基于Tomcat快速构建Java Web环境

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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常规场景部署 该部署流程为传统部署，仅需通过中间件部署程序war包。 部署流程： 在 服务器 中安装中间件后，在中间件上放入应用war包完成单机环境部署，参考第三章内容； 如果需要搭建集群应用环境，则需要通过redis完成集群环境部署，参考第四章内容。 实时处理场景部署 当需要使用到数据集

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常规场景部署：为传统部署，仅需通过中间件部署程序war包。 部署流程： 在服务器中安装中间件后，在中间件上放入应用war包完成单机环境部署，参考第二章内容； 如果需要搭建集群应用环境，则需要通过redis完成集群环境部署，参考第三章内容。 父主题： EsMDM主数据管理平台

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不同数据量和报表复杂度对数据库配置进行了推荐；如果数据量超过亿行，建议使用 分布式数据库 进行部署； 操作：推荐配置按照常用使用推荐，如果用户有特殊操作（比如大数据量的导出等），建议提升一档推荐配置； 小型配置 推荐客户：小范围试用和用户量较小的客户环境 用户数小于100，并发用户数

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安装测试环境 购买E CS 服务器 弹性IP绑定ECS 配置服务器 安装SQL SERVER客户端 安装报表服务器和数据库客户端 安装U9C产品 父主题： U9C安装部署

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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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安装环境介绍 以下为安装AD域环境的服务器信息： Windows Server版本：Windows Server 2008 R2（所有软件包已经全部安装完成） IP：192.168.X.X/X 网关：192.168.X.X DNS：192.168.X.X 域名 ：example.com

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通过分配的公网IP-120.46.147.240 远程服务器 配置。 Hosts配置 图6 配置服务器1 IIS组件安装 图7 配置服务器2 安装报表服务器和数据库客户端 图8 安装 图9 配置报表 图10 配置 测试环境用了ReportServer，生产环境需要设置其他名，如ReportServer2。

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检查安装环境 安装Agent对安全组出方向端口、 DNS服务器地址 以及第三方安全软件等有限制要求，为了保证您能成功安装Agent，请参考检查安装环境确认能符合对应的要求后，再安装Agent。 检查安装环境 请确认服务器的操作系统在Agent支持的操作系统列表内。 不在该列表中的操作系统不支持安装Agent。

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基础环境安装部署 base安装包解压 将获取到的pie-engine-base安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf

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安装前环境检查 参考安装部署及组网规划，检查机房环境情况以及网络配置、硬件配置情况，对软件安装前进行环境检查。 表1 环境检查列表 序号 内容 是否满足 备注 1 操作系统版本 是 / 2 cpu 是 / 3 内存 是 / 4 交换空间及硬盘等资源配置 是 / 5 服务器网络 是

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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ECS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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账号注册3 执行器下好之后即可进行安装，安装时以管理员身份安装 图5 安装 阅读隐私说明 图6 隐私说明 将隐私说明阅读完成后单击返回 图7 返回 勾选同意并选择安装目录 图8 选择安装目录 单击立即安装，开始安装执行器 图9 立即安装 安装完成 图10 安装完成 执行器激活 点击许可—>复制ESN码

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主机上没有安装java环境 问题现象 日志提示如下图所示信息。 图1 日志信息 原因分析 出现上述日志信息属于正常报错，由于主机上没有安装java环境，在使用java-version进行检测时找不到java命令导致的报错，此现象不影响应用执行。 处理方法 请参考安装JDK。 父主题：

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后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。

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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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运行环境如何安装Python包？ Python运行环境已安装常用的python包。如果没有，可通过如下步骤安装： 本机下载pip包。 将pip包上传至OBS。 在代码中下载OBS中pip包。 pip本地安装。 import os os.system('pip install pacakge')

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