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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推荐配置（可选） 成功添加加速 域名 以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 提高缓存命中率、优化加速效果 使用场景 配置项 说明 缓存命中率低、加速效果不明显 配置缓存规则 合理配置不同资源的缓存过期时间和优先级，能有

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电脑端 前提条件 需要先从租户管理员处获取企业邀请码 操作步骤 在登录页面点击“短信登录” 按钮 图1 ISDP+登录页面 输入相关未注册手机号，并获取验证码输入后点击登录 图2 输入手机号与验证码信息页 勾选同意《服务协议》并输入企业邀请码，点击确认后即注册成功 图3 输入企业邀请码

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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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电脑端 操作步骤 在登录页面点击“企业注册”。 图1 ISDP“企业注册”入口 填写企业名称，手机号。 图2 企业注册页信息 点击获取验证码。 获取短信后，输入短信验证码。 同意《隐私政策》、《服务协议》、《使用声明》。 点击注册。 提交注册后会提示审核中，待管理员审核通过后即完成注册。

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运行SparkPack企业ERP客户端推荐的电脑配置 推荐配置： 1）CPU： i5或者同等性能CPU以上 2）内存： 16GB及以上 3）可用硬盘空间： 500GB及以上 父主题： FAQ

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PC推荐配置是多少？ 推荐配置： CPU： Intel i7 四核 3.0GHZ及以上 内存： 8GB及以上 可用硬盘空间： 8GB及以上 父主题： 产品规格

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网站接入后推荐配置 配置PCI DSS/3DS合规与TLS 开启IPv6防护 开启HTTP2协议 配置WAF到网站 服务器 的连接超时时间 开启熔断保护功能保护源站安全 配置攻击惩罚的流量标识 配置Header字段转发 修改拦截返回页面 开启Cookie安全属性 父主题： 网站设置

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HRTC码率帧率配置推荐 父主题： 接口参考

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Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2

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电脑网站设置 操作场景 本章分别介绍电脑网站的样式：主题、基础、顶部、板式和底部的应用。 图1 电脑网站样式 图2 电脑网站样式设置 主题 主题色。主题色应用于导航栏、模块颜色、返回顶部按钮等大部分跟颜色变化有关系的设置。 网站样式。在颜色下方是网站样式，单击可切换网站样式效果。

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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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修改结构化配置（推荐） 功能介绍 该接口通过结构化模板修改结构化配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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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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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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算子推荐列表配置 算子的推荐列表目前通过配置文件写死，后续支持智能推荐系统。 配置文件配置一个推荐树，以“key/value”的形式存储。“key”表示算子类型，“value”表示该算子的推荐操作ID列表。 配置示例，如下所示： export const RecommendationTreeConfig:

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您也可以使用Pod的拓扑分布约束实现多可用区部署。 系统插件多可用区部署 与应用多可用区部署类似，CCE系统核心插件（如CoreDNS、Everest等）的无状态应用（Deployment）实例支持多种多可用区部署模式，满足不同场景下的用户诉求。 表1 插件多可用区部署说明 部署模式 配置说明 使用说明 推荐配置场景

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创建结构化配置（推荐） 功能介绍 该接口通过结构化模板创建结构化配置，便于参数提取且简化参数结构，推荐您使用。 单个用户每秒仅能调用1次该接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

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单击“编辑”，进入智能分析助手详细信息界面。 单击“问题推荐 > 问题配置”下方的编辑框，进入编辑状态，输入问题后单击空白处或者按下回车键保存（图1）。 图1 问题配置 返回智能分析助手界面，单击“问答”，进入智能分析助手问答界面，可在推荐问答页面查看配置的问题（图2）。 图2 推荐问题 单击推荐问题，快速进行智能问答（图3）。

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修改结构化配置（不推荐） 功能介绍 该接口用于修改指定日志流下的结构化配置，由于参数较多且构建复杂，建议您使用8.9.2-修改结构化配置（推荐）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

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