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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Intel MPI 操作场景 该任务指导用户在BMS集群上运行Intel MPI应用（l_mpi_2017.3.196版本）。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 集群中所有的BMS，均已安装Spectrum MPI。 操作步骤 关闭防火墙。 登录集群中任意一台BMS。 执行以下命令，关闭BMS防火墙。

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Intel MPI 操作场景 本节指导用户在E CS 上安装和使用Intel MPI应用（以版本l_mpi_2018.0.128为例）。 前提条件 已配置 弹性云服务器 免密登录。 操作步骤 安装Intel MPI。 下载Intel MPI。 下载地址：https://software.intel

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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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指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片 Ascend芯片是华为设计的高计算力低功耗的AI芯片。

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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2*18 Core Intel Xeon Gold 6151 V5 (3.00 GHz) 384 DDR4 RAM (GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。

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安装和使用Intel MPI 操作场景 本节指导用户在BMS集群上安装和使用Intel MPI应用（以版本l_mpi_2018.0.128为例）。 对于集群中的每台BMS，都需要执行该操作。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 操作步骤 安装Intel MPI。 下载Intel

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3xlarge 2*26 Core Intel Cascade Lake 6278 V6 (2.60 GHz) 384 DDR4 RAM (GB) 无 SDI 3.0 (40GE) physical.c6sd.3xlarge 2*26 Core Intel Cascade Lake 6278

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描述：描述信息。 单击“确定”，发布在线推理服务。 单击界面左上方的“模型训练”，从下拉框中选择“推理”，进入推理服务菜单页面，该界面展示已发布的所有推理服务。用户可以对推理服务进行查看详情、授权、启动/停止等一系列操作。 ：推理服务发布成功，单击图标可以跳转至推理服务的快速验证界面，用户可在

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议

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异步推理 用户的模型推理时间过长时，可能会导致推理超时，此时可以使用异步推理任务来执行线上推理，通过异步推理任务ID查询推理结果，解决推理超时问题。 使用模型训练服务模型包进行异步推理 以使用硬盘检测模板创建的项目为例，介绍如何在模型训练服务上训练模型包及完成后续的异步推理操作。

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py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时，可以使用推理代码，完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后，可在左侧目录树中，看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况，编辑修改推理文件中的代码。 父主题：

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推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测

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创建AI应用：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中，进行版本化管理，并构建为可运行的AI应用。 部署服务：把AI应用在资源池中部署为容器实例，注册外部可访问的推理API。 推理：在您的应用中增加对推理API的调用，在业务流程中集成AI推理能力。 部署服务 在完成

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推理部署 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 推理服务访问公网 推理服务端到端运维 使用自定义引擎创建AI应用 使用大模型创建AI应用部署在线服务 第三方推理框架迁移到推理自定义引擎 推理服务支持虚拟私有云（VPC）直连的高速访问通道

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芯片的技能。 HiLens Kit 华为HiLens开发套件。也可以专门代表集成了华为海思昇腾芯片，高性能推理能力，支持基于深度学习技术，实现图像、视频的分析、推理的智能推理摄像机，帮助用户快速安装、部署多种AI技能。 HiLens Framework 封装基础开发组件，为开发者

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网信算备520111252474601240045号 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。

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片

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