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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如何开始使用RES？ 使用RES，从资源准备到在线服务完成推荐的全流程，如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至 对象存储服务 （OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源

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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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开始 图元展示 参数介绍 无。 典型使用场景 在流程开始时使用，标识流程的起始点。 父主题： 图元参考

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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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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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如何从零开始开发Operator 开发Operator 制作镜像 制作服务包 父主题： 附录

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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基因容器服务软件开发工具包（GCS SDK，Gene Container Service Software Development Kit）对GCS服务提供的REST API接口进行封装，以简化您的开发工作。当前仅支持Python3语言的SDK，您可以使用GCS SDK提供的接口进行开发。当前SDK版本支持基于GCS环境和Cromwell

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开始观测 成功安装 DataKit 后，会默认开启一批数据指标采集器，无需手动开启。根据采集到的数据指标，观测云具备丰富的功能助您观测。 基础设施 观测云支持采集包括主机、云主机、容器、进程和其他云服务的对象数据，并主动上报到工作空间。 图1 基础设施 场景 在观测云中，您可以根

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开始会议 发起会议 被叫入会 会议ID入会

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快速开始 以工程Project为例，通过引入SDK脚本、传入AK/SK、调用API，验证工程中SDK是否引入正常，为后续功能开发做准备。 操作步骤 创建工程（Project），并将WebARSDK包解压后放入工程目录。 Project ├── index.html ├── src

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快速开始 安装AI原生应用引擎SDK 执行如下命令，快速安装。 pip install huawei_wiseagent_dev_sdk_python-{version}-py3-none-any.whl 若已经安装过最新版本SDK，可以忽略此步骤。 将${version}替换成实际所使用的SDK版本。

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快速开始 边缘算法使用流程 表1 边缘算法使用流程 流程 子任务 说明 详细指导 准备边缘算法 创建边缘运行池 边缘运行池是一组处理服务作业的边缘节点。在创建服务作业前，要求先创建边缘运行池。 创建边缘运行池 购买算法包 根据业务需求选择购买对应的边缘算法包。 购买算法包 部署算法服务

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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