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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翻译处理 使用说明 翻译菜单用于翻译人员完成翻译任务。 操作步骤 参考登录管理中心中操作，登录AstroZero管理中心。 在左侧导航栏中，选择“系统管理 > 国际化 > 翻译”。 按界面翻译指导，完成词汇翻译。 表1 参数说明 参数 说明 语言 选择要翻译的目标语种。翻译员被分配到某个语种的翻译，才可在此选择。

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文本翻译 功能介绍 文本翻译是为了实现语种间的转换。对于用户输入原始语种的文本，转换为目标语种的文本。本接口不支持对文档进行翻译，文档翻译请见文档翻译任务创建。 文本翻译支持一次性提交多个任务，服务会根据资源排队处理。 文本翻译接口具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云

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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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low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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配置翻译任务 使用说明 在经典版环境配置的“系统管理 > 国际化 > 翻译工作台”中，设置了应用支持的语种，并将语种的翻译任务指派给翻译人员。本节介绍翻译人员如何在AstroZero中完成翻译任务。翻译菜单用于翻译人员完成翻译任务，不同的翻译人员进入翻译菜单，所看到的翻译任务是不同的。

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机器翻译 语种识别 语种识别是为了识别文本所属的语种。对于用户输入的文本，返回识别出的所属语种。 父主题： 基本概念

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翻译件支持语种表 表1 翻译件支持语种表 俄语 德语 法语 西班牙语 阿拉伯语 日语 马来语 蒙古语 僧加罗语 泰语 乌尔都语 希伯莱语 越南语 意大利语 梵语 巴利语 印度尼西亚语 保加利亚语 斯瓦希里语 阿尔巴尼亚语 朝鲜语 波斯语 韩国语 菲律宾语 印地语 老挝语 柬埔寨语

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启用后，字段多语言显示中才会显示该语种。 如何使用新增的语言 在“翻译工作台”配置并启用某语言后，可在以下场景中使用该语言。 在“系统管理 > 国际化 > 翻译”中的“语言”选项值中，可查看到该语言，详情请参考翻译处理。 图1 在翻译的语言中，查看新增语言 在具备多语言属性字段值的“语言”

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文档翻译任务创建 功能介绍 由于文档翻译会需要较长的时间，因此翻译是异步的，也即接口分为创建翻译任务和查询任务状态两个接口。 创建翻译任务接口创建任务完成后返回，然后用户通过调用查询任务状态接口来获得翻译状态和临时URL。 用户可以使用临时URL下载翻译好的文件，每个临时URL有

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是 文档翻译任务标识符。通过文档翻译任务创建获取。 请求消息 NA 响应消息 响应参数说明请参见表 响应参数说明。 表2 响应参数说明 参数名 参数类型 说明 status String 当前翻译状态。具体状态如下所示： WAITING 等待翻译。 BEGIN 开始翻译。 FINISHED

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表3 文本翻译输出参数说明 参数 说明 翻译原文 输入的翻译原文。 调用结果 文本翻译的调用结果。 源语种 翻译原文的源语种。 目标语种 翻译的目标语种。 文档翻译(创建翻译任务) 由于文档翻译会需要较长的时间，因此翻译是异步的，也即接口分为创建翻译任务和查询任务状态两个接口。 输入参数

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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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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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握多种编程语言的技能。 翻译代码 通过CodeArts Snap工具指令翻译代码目前仅支持VSCode平台且只支持下述编程语言之间的翻译： 将C翻译为Rust。 将Flex翻译为React。 选中一段C或Flex代码，使用快捷键单击右键，选择菜单“CodeArts Snap：Add

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如果您未提交需求，设计师将无法与您取得联系，请务必提交需求。 签署需求确认书。在需求沟通完成之后，系统将生成需求确认书。 如无问题，请签署需求确认书，设计师将按照需求确认书对网页进行设计与搭建。 如有异议，请及时联系设计师进行修改。 图4 签署需求确认书 在需求确认书签署完成后，将默认开启网站设计与搭建，不支持全额退款。

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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

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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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