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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可以帮助用户更好地利用多个节点进行训练。 各个模型选用加速框架 表1 模型加速框架建议表 序号 模型参数量 文本序列长度 优化工具(Deepspeed&Accelerator) 0 小于4B cutoff_len=4096 Deepspeed-ZeRO-0 cutoff_len=8192

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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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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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系统整体使用华为CCE云容器引擎，并根据业务实际体量配备计算节点。所有业务均以容器方式提供服务。由CodeArts提供代码保管，可实现用户编码、构建、部署三个阶段的学习流程全闭环，并由SWR保存业务镜像。 使用CCE集群节点伸缩功能,可以有效的应对流量高峰,在业务高峰时与成本控制之间形成平衡

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创建迁移数据Jupyterlab算法工程，详细操作请参见创建特征工程。 请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，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。

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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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题”、“第一时间解决问题”的挑战，通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测，实时定位污染热点区域，自动研判疑似污染源，智能化推送污染事件并进行自主闭环学习。提高环保督查执法效率，为政府精细化管控企业提供决策支撑，避免治理“一刀切”，

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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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选择任务并进入任务详细页，点击视频进行播放。 右上角开关可控制自动播放，默认是否；如果为是，则按章节顺序自动播放视频，下方显示每个章节的名称、缩略图可点击播放。 图3 单个课程学习 课程的章节都学习完毕后，点击“确认完成课程”完成课程学习。 操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面

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在线实时巡课、历史巡课，并对课堂进行评价； AI录播视频智能分析系统：依托边缘计算节点实现无感考勤、知识点提取、视频语音转字幕、自动切片等多种AI能力； 智慧课堂互动系统：提供师生投屏、讨论、点名等多种互动教学工具，开展不同授课形式的课堂教学； 多屏互动系统：提供小组广播，对比、展示等分组研讨能力，实现多种教学模式；

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学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

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统，专注于自身业务应用的创新与开发。 灵活高效 支持多种高效共识算法，深度优化已有算法，在安全和效率上达到平衡点。 秒级共识（100000TPS+），满足业务性能需求。 区块链 账本存储在华为云高效弹性存储文件中，满足用户海量快速存储需求。 支持多角色节点和成员动态加入/退出，支撑用户高效组建联盟链。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势

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1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度

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