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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文本对话 功能介绍 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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对话历史 查询对话历史列表 获取对话历史 删除对话历史 批量删除对话历史

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对话分析 您可以定期查看机器人的统计数据和运营数据，并根据数据情况提出解决方案，如补充知识库、管理词典等措施，来提升对话机器人的体验效果。当前对话机器人服务提供了对话分析的功能，您可以通过查看对话分析解决现有的对话问题。 对话分析界面入口： 进入对话机器人服务管理控制台，在左侧菜

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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对话测试 如果您已经有大量的智能机器人，且需要经常测试这些机器人是否功能正常，则可编写对话测试用例，批量执行后，根据结果查看功能是否正常。 您登陆客户服务云后，进入“配置中心>机器人管理>流程配置>流程管理>对话测试> ”界面。 创建测试用例组。 您单击“”按钮，新增测试用例组，

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对话接口 场景描述 智能助手平台提供接口给第三方接入方调用，实现初始化、对话交互、对话转移以及拆线的实时对话操作，第三方通过调用该接口能够实现与终端用户的进行多轮对话交互以及办理和查询等业务。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/crs/process

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String 消息体对应的角色。 如果是系统则为system。 如果是用户则为user。 name 否 String 对话参与者的可选名称，提供给模型信息以区分相同角色的不同对话参与者。 表4 FunctionCallTool 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String

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删除对话逻辑 场景描述 根据ID删除对话逻辑。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/deleteConversationFlow，例如域名是service.besclouds

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智能对话 问答库 问答库使用指南请点击问答配置。 语音热词 语音热词是指配置热词，帮助小微能精准识别术语、产品名称、人名等专业词汇。 登录 WeLink 管理后台，在“智能”下拉菜单，单击“小微助手 > 对话 > 语音热词”，进入语音热词配置界面。 点击“添加”，输入热词后，再点击“添加”即可添加成功。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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验证码 获取图形验证码 校验图形验证码 获取国际区号 发送短信验证码 父主题： 用户类接口

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对话体验 机器人技能创建完成后，可以通过对话体验界面进行对话。 单击右上角“对话体验”，右侧展开“对话体验”页签。 在输入框中输入需要体验的问题，查看机器人的回复内容。对话结果如下图所示。 如果机器人的回复内容不能解决体验的问题，需要前往之前的配置进行修改。配置正确的对话体验如图1所示。

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分数、规则方式、对话逻辑匹配个数。 触发条件：配置项包括：通话发话开始时间、通话发话结束时间。 配置对话逻辑。 单击“+新增对话逻辑”，根据页面提示填写对话逻辑名称、重复次数。 单击“+新增对话内容”，增加对话内容，并在新增的对话内容中选择通话位置、对话角色、对话规则、句子分类、句子。

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查询对话逻辑 场景描述 根据ID查询对话逻辑，查询条件：flow_id，唯一标识，必填。 接口方法 POST 接口URI /CCSQM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/getConversationFlow 请求说明 表1 请求头参数 序号 名称

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3 min number True 对话逻辑重复出现次数 1.4 flow_id string True 对话逻辑标识 1.5 flow_name string(128) True 对话逻辑名称 1.6 rule_id string True 对话规则标识 响应说明 响应状态码: 200

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配置对话流程 本章节以调用实时天气接口为例配置“查天气”对话流程。 配置对话流程包含以下几个步骤： 步骤1：新建条件判断节点 步骤2：新建信息收集节点 步骤3：新建接口调用节点 步骤4：新建对话回复节点（分支1） 步骤5：新建对话回复节点（分支2） 步骤6：检测对话流程 步骤1：新建条件判断节点

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创建对话链接 功能介绍 该接口用于创建对话链接。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human-chat/create-dialog-url 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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