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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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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分区剪枝 分区表静态剪枝 分区表动态剪枝 父主题： 分区表查询优化

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分区剪枝 分区剪枝是 GaussDB 提供的一种分区表查询优化技术，数据库SQL引擎会根据查询条件，只扫描特定的部分分区。分区剪枝是自动触发的，当分区表查询条件符合剪枝场景时，会自动触发分区剪枝。根据剪枝阶段的不同，分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝，静态剪枝在优化器阶段进行，在生成计划

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解决。 由于PBE动态剪枝是基于generic plan的剪枝，所以判断语句是否能PBE动态剪枝时，需要设置参数plan_cache_mode = 'force_generic_plan'，排除custom plan的干扰。 PBE动态剪枝支持的典型场景具体示例如下： 比较表达式。

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分区剪枝 分区表静态剪枝 分区表动态剪枝 父主题： 分区表查询优化

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分区剪枝 分区剪枝是GaussDB提供的一种分区表查询优化技术，数据库SQL引擎会根据查询条件，只扫描特定的部分分区。分区剪枝是自动触发的，当分区表查询条件符合剪枝场景时，会自动触发分区剪枝。根据剪枝阶段的不同，分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝，静态剪枝在优化器阶段进行，在生成计划

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n解决。 由于PBE动态剪枝是基于generic plan的剪枝，所以判断语句是否能PBE动态剪枝时，需要设置参数 plan_cache_mode = 'force_generic_plan'，排除custom plan的干扰。 PBE动态剪枝支持的典型场景具体示例如下： 比较表达式

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专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；

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ble函数可以支持PBE动态剪枝 PBE动态剪枝支持表达式、隐式转换、immutable函数，stable函数，不支持子查询表达式和volatile函数。对于stable函数，如to_timestamp等类型转换函数，可能会受GUC参数变化，影响剪枝结果。为了保持性能优化，此情况

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gplan解决。 由于PBE动态剪枝是基于generic plan的剪枝，所以判断语句是否能PBE动态剪枝时，需要设置参数plan_cache_mode = 'force_generic_plan'，排除custom plan的干扰。 使用动态剪枝时，由于在生成计划阶段计划实际执

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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参数化路径动态剪枝 参数化路径动态剪枝支持范围如下所示： 支持分区级别：一级分区、二级分区。 支持分区类型：范围分区、间隔分区、哈希分区、列表分区。 支持算子类型：indexscan、indexonlyscan、bitmapscan。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式。

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要至少包含一个分区键字段，对于含有多个分区键的分区表，包含任意分区键子集即可。目前分区表动态剪枝仅支持PBE场景和参数化路径场景。 PBE动态剪枝 参数化路径动态剪枝 父主题： 分区剪枝

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参数化路径动态剪枝 参数化路径动态剪枝支持范围如下所示： 支持分区级别：一级分区、二级分区。 支持分区类型：范围分区、间隔分区、哈希分区、列表分区。 支持算子类型：indexscan、indexonlyscan、bitmapscan。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式。

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参数化路径动态剪枝 参数化路径动态剪枝支持范围如下所示： 支持分区类型：范围分区、哈希分区、列表分区。 支持算子类型：indexscan、indexonlyscan、bitmapscan。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式。 参数化路径动态剪枝不支持子查

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，

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