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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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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、优化器等参数，并支持用户自定义更多超参数，提升无代码模型开发效率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化

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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。 父主题： 购买套餐包

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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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Standard。 获取并尝试更多样例 ModelArts支持多种开源引擎，基于各类引擎和功能，提供了丰富的样例指导，您可以参考《最佳实践》的样例指导，完成相关的模型构建和部署。 使用更多的功能，并查看其相关操作指导 如果您是一个业务开发者，可以使用自动学习功能（无需编码，无需专业

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为在线服务。 图1 部署操作 在弹出的“部署”对话框中，选择资源规格，同时设置自动停止功能，然后单击确定，启动部署。 “计算节点规格”：以控制台实际提供为准。 “计算节点个数”：默认为1，且不能修改。 “是否自动停止”：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启

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轻量级深度学习：增加扩展问并使用该模型进行训练从而提高问答精准度，扩展问越多，效果提示越明显。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果

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在弹出的“部署”对话框中，选择部署上线使用的“资源规格”，然后单击“确定”开始将模型部署上线为在线服务。 “计算节点规格”：选择计算资源，以控制台实际提供的规格为准。 “计算节点个数”：默认为1，且不能修改。 “是否自动停止”：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。

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elArts创建为AI应用，并支持进行统一管理和部署为服务。 创建AI应用的自定义镜像规范 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 资源池 使用ModelArts进行AI开发时，需要使用一些计算资源进行训练或推理。为满足不同开发业务，ModelArts提供了按需付费的公共资源池和无需排队的专属资源池。

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为在线服务。 图1 部署操作 在弹出的“部署”对话框中，选择资源规格，同时设置自动停止功能，然后单击确定，启动部署。 “计算节点规格”：以控制台实际为准。 “计算节点个数”：默认为1，且不能修改。 “是否自动停止”：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此

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免费体验 ：一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎，您可以构建自定义镜像，并将镜像

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为在线服务。 图1 部署操作 在弹出的“部署”对话框中，选择资源规格，同时设置自动停止功能，然后单击确定，启动部署。 “计算节点规格”：以控制台实际提供为准。 “计算节点个数”：默认为1，且不能修改。 “是否自动停止”：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启

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为在线服务。 图1 部署操作 在弹出的“部署”对话框中，选择资源规格，同时设置自动停止功能，然后单击确定，启动部署。 “计算节点规格”：以控制台实际提供为准。 “计算节点个数”：默认为1，且不能修改。 “是否自动停止”：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启

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Standard一键完成商超商品识别模型部署 - 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 推理部署（高阶教程） 表5 推理部署列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用

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将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场，支持用户订购后，下载到推理框架中使用。 父主题： 产品介绍

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足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化

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图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“AI应用管理 > AI应用”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。

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