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

查看更多 →

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

查看更多 →

高阶能力 创建屏幕轮播

查看更多 →

高阶功能 配置内容安全检测

查看更多 →

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

查看更多 →

存储 存储 数据工坊DWR 开放能力 存储产品部 CDN与智能边缘 CDN与智能边缘 智能边缘平台IEF 开发平台 计算产品部 数据库 关系型数据库 GaussDB for openGauss 开发平台 数据库产品部 GaussDB for MySQL 开放能力 数据库产品部 RDS

查看更多 →

Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力（DLI/ MRS ） 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题： 开发Workflow命令参考

查看更多 →

CoT思维链 对于复杂推理问题（如数学问题或逻辑推理），通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等

查看更多 →

0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0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

查看更多 →

高阶(精细)生产方案向导 您可以参考向导制定一个高阶的生产方案。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有该菜单栏目的操作权限。 操作步骤 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 从这里开始 > 高阶(精细)生产方案向导”。 进入“高阶(精细)生产方案向导”页面。 图1 高阶生产方案向导

查看更多 →

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”。

查看更多 →

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

查看更多 →

提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明 提示词 提示词（Prompt）是一种用于与AI人工智能模型交互的语言，用于指示模型生成所需的内容。 思维链 思维链 （Chain-of-Thought）是一种模拟人类解决问题的方法，通过一系列自然语言形式的推理过程，

查看更多 →

Engineer 培训与认证具备敏捷开发和管理以及实现企业DevOps转型能力的云服务DevOps高级工程师。 通过HCIP-Cloud Service DevOps Engineer认证，将证明您掌握端到端DevOps全流程，包括持续规划与设计、持续开发与集成、持续测试与反馈、持续安全与审计、

查看更多 →

管理CodeArts TestPlan思维导图 思维导图基础操作 进入思维导图后，除了编辑节点，还可以进行以下操作： 操作项 说明 重命名 单击思维导图左上方，在弹框中输入新名称，可以对当前思维导图重命名。 删除思维导图 在思维导图页面右上方单击，在下拉列表中选择“删除思维导图”，单击“确定”，删除当前思维导图。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

添加内容单击即可添加所需要的资源类型，向下滑动时当前区域会吸顶显示，方便内容的添加与维护； 阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显

查看更多 →

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

查看更多 →

进入新建的目录中。 cd /文件夹名/ 将客户端放在新建的目录下。 解压客户端。 tar -zxf 客户端包名 解压“客户端校验文件”，与客户端解压在同一个目录下。 解压“客户端校验文件”。 cd <客户端校验文件存放路径> tar xzvf Client_sha256.tar

查看更多 →

域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

查看更多 →