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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查询句子 场景描述 查询句子的接口，入参包含句子的唯一标识为查询句子的详情，否则查询句子列表。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentence，例如域名是service

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配置句子分类名称，单击“确定”，新增句子分类。 选中配置的句子分类，单击“创建句子”，进入创建句子页面。 配置句子内容。 输入“句子名称”，选择“句子分类”，新增的句子支持修改句子所属分类。 选择“语义和关键字”，单击“新增”，进入新增标签页面。 选择“标签类型”，配置“同义语料”和“反义语料”内容，单击“

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删除句子 场景描述 删除句子的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentence，例如域名是service.besclouds.com 请求说明 表1

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说明 1.1 category_id string True 句子分类的唯一标识 1.2 sentence_name string True 句子名称 1.3 tagDataList array[object] True 句子使用到的语义与关键词 1.3.1 tag_type string

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场

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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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删除句子分类 场景描述 删除句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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string True 句子分类的唯一标识 1.2 sentence_name string True 句子名称 1.3 sentence_id string True 句子标识 1.4 tagDataList array[object] True 句子使用到的语义与关键词 1.4

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创建句子分类 场景描述 创建句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/createSentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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是否必选 说明 1 data array[object] False 句子分类结果集合 1.1 category_id string False 句子分类的唯一标识 1.2 name string False 句子分类名称 2 resultCode string False 返回码

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句子管理接口 (sentencemanagement) 创建句子分类 移动句子到指定分类 删除句子 查询句子 根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表 更新句子 更新句子分类 删除句子分类 查询所有句子分类 创建句子 父主题： 智能质检

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移动句子到指定分类 场景描述 移动句子到指定分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/moveSentenceToCategory，例如域名是service.besclouds

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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ECS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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实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

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根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表 场景描述 根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentenceByCa

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段落非中文字符占比。 段落完整性。 句子特征过滤 根据如下特征过滤： 过滤平均句长小于阈值的文档。 词语特征过滤 根据如下特征过滤： 词个数。 平均词长度。 语种过滤 通过语种识别模型得到文档的语言类型，筛选所需语种的文档。 段落结尾不完整句子过滤 删除文本中不完整段落和句子。 广告数据过滤 删除文本中包含广告数据的句子。

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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无

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