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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条数据进行融合。 图1 知识融合示例 配置知识融合后， 知识图谱服务 会对数据按配置规则进行知识融合。但是融合结果不一定完全正确，需要经过融合验证，判断融合的数据是否描述的是同一个实体或概念。 前提条件 已创建完 知识图谱 ，即完成图谱创建，并在配置知识融合步骤2打开知识融合开关配置知识融合的信息。

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当前实例的/etc/fstab文件中配置的某个设备不存在，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem.device_mount_failure fstab中的设备挂载状态检查 该实例存在未在/etc/fstab中配置自动挂载的云盘，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem

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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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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据

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图1 建模方式融合1 图2 建模方式融合2 图3 建模方式融合3 自定义 sql 融合 选择来源表和目标表，目标表是基础层的表，要确保来源表的表结构表名称和目标表一一对应，填写融合的 sql 语句，保存完之后在列表页启动作业。 交换任务成功运行后，系统将根据融合配置将于数仓基础层用张业务表合并为一张宽表。

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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，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟

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可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方，动态构建 可信计算 空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方

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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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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。

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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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等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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单个课程的详情页面 学习视频章节时，支持视频的竖屏、横屏播放。 每个章节学习到最后的时候，会提示“第X章节完成学习”，该章节会自动变成完成状态。 图8 使用数据网络时的提示页面 学习PDF类型的章节。 学习PDF之前需要先下载下来，然后使用第三方软件打开学习。 图9 打开PDF之前需要先下载下来

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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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入Kubernetes社区的厂商，是容器开源社区主要贡献者和容器生态领导者。华为云也是CNCF云原生计算基金会的创始成员及白金会员，云容器引擎是全球首批通过CNCF基金会Kubernetes一致性认证的容器服务。 更多选择理由，请参见产品优势和应用场景。 介绍视频 产品形态 云容器引擎包含多种产品形态。

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据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 前提条件 已智能一

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