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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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： AIGC推理业务昇腾迁移指导

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化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题：

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资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型通常达到几十层，甚至上百层，参数规

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单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优，注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该

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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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单击“查看详情”列中，可以查看该厂商漫游调优事件的详情，包括：漫游时间、用户MAC、用户名和漫游结果等。 单击单个漫游事件前面的，可以查看此次漫游出详情、漫游入详情和漫游过程途径AP信息。 功能约束说明 仅支持云AC+FitAP组网，设备版本需R21C10及以上。 父主题： 智能调优

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使用AI原生应用引擎完成模型调优 模型调优是一种通过对模型进行微调来适应特定任务或数据集的技术，适用于需要个性化定制或在特定任务上追求更高性能表现的场景。在模型调优过程中，用户需要构建一个符合业务场景任务的训练集，这个训练集通常由业务数据和业务逻辑构成。然后，用户需要调整模型的参数，以便模型可以更

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需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付

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型中心 > 模型调测”。 在“模型调测”页面，可调测文本对话类型模型、文本生图类型模型、图像理解类型模型、语音转文本类型模型、文本向量化类型模型。 调测文本对话类型模型，具体操作如下： 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表1所示参数。 表1 调测文本对话类型模型参数说明 参数名称

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tuning”：算子调优。 “subgraph tuning, operator tuning”：先进行子图调优，再进行算子调优。 推荐先进行子图调优，再进行算子调优，因为先进行子图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优时，会基于这个最终

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性能调优 概述 根据数据迁移模型分析，除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外，您也可以通过如下方式优化作业迁移速度： 使用大规格 CDM 集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求，或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内

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调优表概述 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系统性能，以便

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性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题： AIGC推理业务昇腾迁移指导

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py的_inner_training_loop()下。具体采集方式参考Ascend PyTorch Porfiler数据采集与分析方式。 调优结果 这里对deepspeed单机8卡环境下，调优之前和调优之后的train metrics做了统计，结果如下。 性能基线： ***** train metrics *****

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调优表实践 表结构设计 调优表概述 选择表模型 步骤1：创建初始表并加装样例数据 步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 步骤3：调优表操作具体步骤 步骤4：创建新表并加载数据 步骤5：测试新的表结构下的系统性能 步骤6：调优表性能评估 附录：表创建语法

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性能调优 概述 根据数据迁移模型分析，除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外，您也可以通过如下方式优化作业迁移速度： 使用大规格CDM集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求，或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内

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Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南，请参考自动模型优化（AutoSearch）。

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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称

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