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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线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构

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在创建完成后安装GRID驱动，以实现图形加速功能。 详细安装操作请参考GPU加速型实例安装GRID驱动。 GPU型 弹性云服务器 因通用算力和异构算力差异大，仅支持变更规格至同类型规格内的细分规格。 图形加速增强型G6 概述 G6型弹性 云服务器 使用NVIDIA Tesla T4 GP

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-8等 按需计算、动态分析，基于云端弹性算力实现大范围、多时相、长时间序列遥感影像的高效快速计算与实时分析，直观展示计算结果 图4 太湖蓝藻密度反演 支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口，满足不同业务场景的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚

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规模达到百兆甚至在GB规格以上，导致对计算资源的规格要求极高，主要体现在对硬件资源的算力及内存、ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格，以端侧智能摄像头为例，通常端侧算力在1TFLOPS，内存在2GB规格左右，ROM空间在2GB左右，需要将端侧模型大小控制在百KB级别，推理时延控制在百毫秒级别。

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可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、

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I全流程生命周期管理。 ModelArts Lite：包含弹性裸金属和弹性集群2种模式，适用于已经自建 AI开发平台 ，仅有算力需求的用户，提供高性价比的AI算力，并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。 弹性裸金属DevServer：面向云主机资源型用户，基于 裸金属服务器 进行封装，可以通过弹性公网IP进行访问操作。

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性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的

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在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。

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Studio操作界面章节。 Step1 运行预置算链 单击资产浏览图标，选择“算链”，单击展开，找到预置算链“销售销量训练”，如图1所示。 图1 预置算链 双击打开销售销量训练，并选择Kernel PySpark-2.4.5。 保存模型节点将训练完成的模型保存到本地默认位置，用于进行销售销量预

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NPU Snt9B裸金属 服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。

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智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。

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式 关闭和开启RoCE网卡网口 NPU Snt9B裸金属服务器算力查询 NPU Snt9B裸金属服务器docker网络配置方案 NPU Snt9B裸金属服务器多机批量执行命令 NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 启动/停止实例 同步裸金属服务器状态 父主题：

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机制不健全，“资源不清、管理无序”； 海量涉农数据缺乏强大的算力支持，对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别，传统作业人力物力成本较高，且存在时效性低，无法监管种植过程的问题； 供给侧和需求侧存在信息闭塞，无法实现按需生产或者效益最大化； 数据缺乏安

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Kubernetes社区开源组件，用于节点水平伸缩，CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。

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芯片设计企业弹性上云：整合本地资源和华为云资源，构建混合云集群，弹性按需上云，解决业务高峰期算力存力不足的问题； 芯片设计企业轻资产运营：企业IT全面上云，云上构建设计仿真一体化环境，通过多维度多层次的安全服务，在弹性使用云上算力资源的同时，保证芯片设计各阶段的数据安全； 多地域协同办公的芯片设计企业

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模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI算力，使能超分场景：利用AI算力超分技术，可满足在线推理、Pipleline并行、算子深度优化等核

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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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