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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达

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String 否 计算句向量时使用的模型名，目前只支持general，默认为general。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数名 参数类型 说明 vectors Array of floats 句向量结果列表，按输入句子顺序返回句向量，句向量维度默认为100。 error_code

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batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征

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false：表示关闭向量索引加速，向量数据仅写入docvalues，只支持使用ScriptScore以及Rescore进行向量查询。 true：表示开启向量索引加速，系统将创建额外的向量索引，索引算法由"algorithm"字段指定，写入数据后可以使用VectorQuery进行查询。

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false：表示关闭向量索引加速，向量数据仅写入docvalues，只支持使用ScriptScore以及Rescore进行向量查询。 true：表示开启向量索引加速，系统将创建额外的向量索引，索引算法由"algorithm"字段指定，写入数据后可以使用VectorQuery进行查询。

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文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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管理向量索引缓存 CSS 的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某

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boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素，当向量中含有NULL值，数据库会报错。 boolvector不能为NULL，当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时，数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下： -- 创建含向量类型的表，同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=#

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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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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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说ECS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转ImageSearch

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，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的 自然语言处理 技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方

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概述 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某

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