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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支持的文本语言类型，目前支持中文（zh）和英文（en），默认为中文。 criterion String 否 支持的分词规范。 中文分词标准目前支持PKU（北大分词标准）、CTB（宾州中文树库标准），默认为PKU。 英文分词标准默认为Penn TreeBank（宾州树库标准），不需要传入该参数。 响应消息 响应参数如表3所示。

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Github Github连接器用于连接GitHub平台。 GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，主要用于版本控制和协同开发。它提供了基于Git版本控制系统的 代码托管服务 ，除了基本的代码仓库管理外，还提供了诸如wiki、issue tracker、代码审查等功能。 创建Github连接

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Github Github连接器用于连接GitHub平台。 GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，主要用于版本控制和协同开发。它提供了基于Git版本控制系统的代码托管服务，除了基本的代码仓库管理外，还提供诸如wiki、issue tracker、代码审查等功能。 创建Github连接

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注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志以之前配置的分词符进行处理。 配置分词 在左侧导航栏中选择“配置管理 > 日志配置”，选择“分词配置”页签。 配置分词。 AOM提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击，在文本框中输入分词符，单击。

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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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导入GitHub仓 进入CodeArts Repo首页后，单击“新建仓库”，在“归属项目”下拉框中选择已有的项目或者“新建项目”。 仓库类型选择“导入仓库”，导入方式选择“Github”。 选择授权方式。您可以通过“服务扩展点”授权，参考服务扩展点授权，也可以“通过个人访问令牌授权”，参考获取Access

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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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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。 GaussDB (DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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多粒度分词 功能介绍 给定一个句子输入，输出不同粒度的所有单词的层次结构。 以“华为技术有限公司的总部”为例，多粒度分词得到的层次结构如下图所示。其中白色圆形节点为字符单元，蓝色圆角矩阵节点为词汇单元。 图1 多粒度分词 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试 您可以在API

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB(DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB(DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。

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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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在左侧导航栏中选择“配置中心”，选择“分词配置”页签。 配置分词。 LTS提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击“编辑”，在文本框中自定义输入需要的分词符。 特殊分词符：单击“编辑 > 添加特殊分词符”，参考ASCII码对照表输入ASCII值。

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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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