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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事件抽取 功能介绍 事件抽取是指从自然语言文本中抽取指定类型的事件以及相关实体信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。 目前只支持金融公告中会议召开、聘任、辞职、股票增持、股票减持5类事件以及相关要素的抽取。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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信息抽取函数 结构化抽取适用于xlsx、csv、json格式的基础数据，选择结构化抽取方式信息抽取时，可分为交互界面配置和代码编辑。 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用代码编辑进行信息抽取时，需要配置引用字段的抽取函数。 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

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关键词抽取 功能介绍 根据指定文本，抽取其中最能够反映文本主题或者意思的词汇。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。

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学习路径和在线课程是什么关系？ 学习路径是基于学员角色或学习场景等定制的循序渐进的学习体系、推荐的个性化方案课程，帮助您从海量基础在线课程中迅速定位所需课程、开启云上热门技术之旅；在线课程即华为云开发者学堂提供的基础培训课程。 父主题： 华为云培训常见问题

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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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信息抽取模型简介 KG服务提供自定义信息抽取模型功能，如果您希望在信息抽取时使用自定义的信息抽取模型，您可以在KG模型管理页面创建抽取模型、创建并发布模型版本，用于创建 知识图谱 过程中的信息抽取。 在KG服务管理控制台上自定义信息抽取模型是一种基于schema约束的中文信息抽取模型

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操作步骤 在图谱流水线配置页面，单击“信息抽取”，页面下方弹出“信息抽取”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 图1 流水线配置页面 在“信息抽取”对话框中，“抽取方式”默认为“非结构化抽取”。 根据自身业务需要，您可以选择“公有库模型”、“预置模型”或者“用户自定义模型”，三者仅需选择一项。

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创建信息抽取模型 如果您在创建知识图谱时，选择使用自定义模型进行信息抽取，您需要在创建知识图谱之前，创建信息抽取模型。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据构建信息抽取模型流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个

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附录 配置抽取文件模板 性能数据 CHR/MR数据 配置数据 父主题： 数据解析

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什么是信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围

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迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前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。

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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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配置信息抽取 配置信息抽取简介 结构化抽取 非结构化抽取

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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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