否组件代码受保护、是否只读可写等）。 图3 软件包设置 编译。 设置完成后，单击左下角的图标，选择“编译”，启动应用编译。如果编译错误，则需要对错误组件进行修复，完成后才可进行下一步。 图4 编译成功页面 打包发布。 编译（资产包）完成后，单击，会出现如图5所示页面。请根据实际需

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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Windows下的编译 搭建Windows编译环境 Windows下编译流程

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搭建Windows编译环境 Windows下的编译可以使用Huawei LiteOS Studio图形化IDE。 下载Huawei LiteOS Studio。 访问Huawei LiteOS Studio下载链接获取最新发行版。 搭建Huawei LiteOS Studio开发环境。

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Windows下编译流程 参考Huawei LiteOS Studio使用入门，完成Huawei LiteOS工程编译。IDE中各个界面介绍可以参考HUAWEI LiteOS Studio界面介绍。 父主题： Windows下的编译

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重新编译服务 使用说明 服务创建编译完成后，支持再次编译服务并生成新的代码压缩包。 操作步骤 参考登录AstroPro界面中操作，登录AstroPro界面。 在左侧导航栏中，选择“后端开发平台 > 服务管理 > 服务”。 在服务列表中，单击已创建服务后的“更多 > 重新生成”，即可重新生成服务的代码。

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Go插件编译约束 约束声明 Go语言对插件约束较多，如Go版本、第三方依赖版本、编译参数等，插件需要与性能测试服务执行器主程序严格一致，否则将出现包括但不限于Go插件编译约束表中描述的异常，请严格按照约定编译so文件。 表1 Go插件编译约束表 约束项 约束值 说明 arch linux

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LiteOS目前支持Windows及Linux平台的配置&编译。 对于Windows平台，提供了Huawei LiteOS Studio图形化IDE，用户可直接在 Studio上完成配置&编译。 对于Linux平台，通过menuconfig进行组件化配置及裁剪后，执行make命令完成编译。

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目录下.config文件中。 清理工程。 在编译前，先在Huawei_LiteOS根目录下执行make clean命令删除以前编译出的二进制文件。 编译工程。 在Huawei_LiteOS根目录下执行make命令即可完成工程编译，编译结果会在屏幕上输出。 以Cloud_STM32

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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本地SSD盘规格降配选不到资源 场景描述 RDS for MySQL本地SSD盘实例当前规格为4 vCPUs | 16 GB，当前存储容量700GB，需要降配至4 vCPUs | 8 GB，界面上选不到4 vCPUs | 8 GB资源。 图1 规格变更 原因分析 本地SSD盘规格

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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获取模型网络权重，进行权重格式转换；支持客户进行数据集封装，打通适配模型的训练、微调、在线推理流程；支持客户进行模型的并行化改造，处理适配模型运行过程中的技术问题。 模型迁移与调优支持：调研客户业务场景，支持客户分析模型代码结构，分析迁移可行性，设计迁移方案。支持客户进行模型迁移

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