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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如下图，在接口维度汇总列表中将鼠标指针放在需要设置为URL跟踪的url上，单击，设置当前url为URL跟踪。 图1 配置URL跟踪 查看URL跟踪视图 在“接口调用”页面查看： 设置为URL跟踪的url，可以单击url前的查看URL跟踪的拓扑图。 图2 查看URL跟踪 在“URL跟踪视图”页签查看。 在左侧导航栏选择“应用监控

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跟踪号是什么，能跟踪到数据吗？ 跟踪号为后台跟踪任务状态使用，不能跟踪到数据。 父主题： 数据集成普通任务

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模型识别跟踪 定义：void StartTrack (TrackingCallBack<ModelData> callback) 描述：获取3Dtracking结果。上层实现回调处理，SDK通过回调返回识别跟踪结果，callback在程序工作期间被连续回调，更新最新结果，注意当跟踪失败时，需要重新调用识别方法。

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资源跟踪 操作场景 根据 云审计 服务所记录的操作记录，可以查看任意云服务资源在其整个生命周期内的操作记录，并检视具体操作的细节。 前提条件 已开通云审计服务且追踪器状态正常。 操作步骤 以查看某个 弹性云服务器 的所有操作记录为例： 以 CTS 管理员权限登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击图标，选择区域和项目。

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@ Trace_Flag：指定跟踪标记序号，当前仅支持 1117, 1118, 1204, 1211, 1222, 1224, 3604。 @ Trace_Action：指定跟踪标记操作，1为打开跟踪标记，0为关闭跟踪标记，-1为查看跟踪标记。 打开跟踪标记1117，示例如下： EXEC

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项目跟踪 合作伙伴项目报备审核通过，标志着项目报备成功。伙伴可以线下开展项目的实际交付，在项目交付完成、获取到项目验收报告等材料后，在伙伴中心进行申请验收。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“交付

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物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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部署跟踪服务 图1 部署跟踪服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存8G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 计算资源配置 环境变量配置 新版本不需要配置DETECTION_3D_ENDPOINT，可自动从HiLens配置的环境变量中获取 表1 环境变量配置 环境变量名称

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存4G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

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图片中所有目标物体都要标注。 目标物体清晰无遮挡的，必须画框。 画框仅包含整个物体。框内包含整个物体的全部，画框边缘不可与待标注的物体的边缘轮廓相交，在此基础之上确保边缘和待标注物体间不要留着空隙，避免背景对模型训练造成干扰。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理

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通过检索条件，快速找到需要跟踪的设备，并单击"查看"按钮，进入设备详情。 在“设备详情”页，单击“消息跟踪”页签，单击“启动消息跟踪”按钮，并设置设备的消息跟踪时间，如下图所示，消息跟踪时长表示从启动消息跟踪功能开始到结束消息跟踪的总时长，在设置的时间段内进行消息跟踪，修改跟踪配置后，会以修改后时间为准。

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标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析

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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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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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“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析

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。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。 最多可添加20个机器人接入码。 若流程接入码和流程轨迹均不配置，在接触记录中，查看的IVR流程为空。 后续操作 当被跟踪的流程接入码绑定的IVR被座席使用的话，可在“客户接触历史 >

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，

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