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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查询语句|分析语句，查询分析语句语法详细内容请参见查询与分析语法概述。 如果筛留字段为text类型时，默认会使用MATCH_QUERY进行分词查询。 图4 查询与分析 单击“15分钟（相对）”，设置查询时间范围。 您可以选择相对时间（15分钟、1小时、24小时），或自定义查询时间。

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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数据采集与分析 前提条件 已配置邮箱 服务器 ，具体操作请参见调测邮箱通知功能。 操作步骤 选择“运维管理 > 数据采集与分析 > 数据采集与分析”。 根据需要选择相应的功能使用，详情请参见表1。 表1 任务管理 任务 说明 操作方法 采集设备日志 采集和统计设备故障日志，以了解设备的状态以及运行情况。

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数据采集与分析 数据采集与分析 父主题： 运维管理

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日志搜索与分析 在LTS页面分析华为云ELB日志 通过LTS仪表盘可视化ELB日志分析结果 在LTS页面分析华为云WAF日志 在LTS页面分析Log4j格式的应用运行日志 将LTS日志查询页面嵌入用户自建系统 分页显示查询分析结果 使用时间函数将日志时间字段转换为指定格式

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搜索与分析限制 本文介绍云日志服务查询与分析的限制。 搜索 表1 日志搜索限制 限制项 说明 备注 日志采集到搜索时延 从日志产生到日志在控制台能被搜索到的时间间隔小于2分钟（非阻塞情况下）。 不涉及。 关键词个数 关键词，即单次查询时布尔逻辑符外的条件个数。每次查询最多30个。

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SQL分析与优化 查看 GaussDB (for MySQL)的慢SQL 查看GaussDB(for MySQL)的TOP SQL 使用GaussDB(for MySQL)的SQL洞察 使用GaussDB(for MySQL)的SQL限流 使用GaussDB(for MySQL)自治限流

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日志搜索与分析 查看LTS实时最新日志，每一次加载数据时延是多久？ 无法查看上报到LTS的日志怎么办？ 在LTS控制台如何手动删除日志数据？ 在LTS页面无法搜索日志时怎么办？

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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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本章节主要介绍【AI使能服务优化与提升服务】的计费说明， 包括计费项、计费模式，以及续费、变更、到期与欠费等内容说明。 计费项 服务名称 服务规格 适用场景 单价（元） 量纲 需求调研服务 AI场景需求调研分析-基础版 对业务场景为简单场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过17人天

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成长地图 | 华为云 IAM身份中心 IAM身份中心提供多账号统一身份管理与访问控制。可以统一管理企业中使用华为云的用户，一次性配置企业的身份管理系统与华为云的单点登录，以及所有用户对组织下账号的访问权限。 产品介绍 图说ECS 仅两个按钮时选用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转IAM身份中心

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网络分析与监控 广域网质量监控（公测） 站点监控

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日志搜索与分析概述 日志搜索与分析是运维中不可或缺的一环。日志接入成功后，云日志服务（LTS）支持对采集成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具，可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置

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与智能分析助手对话 智能问数 智能洞察 智能搭建 父主题： 智能分析助手

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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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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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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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