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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WeLink 会议需要多大的带宽？ 会议带宽与视频分辨率以及硬件终端的编解码能力有关。PC和手机最高支持到720P，并支持网络自适应，为了保证视频质量，PC和手机最低带宽2M（对应视频帧率为20帧/秒），建议4M，带宽低于2M视频分辨率和帧率会降低。 华为硬件终端1080p最低带宽

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我需要购买多大的存储库容量？ 手动备份场景 如果仅进行一次性手动备份，建议存储库容量大于等于所需要备份资源的容量总和的2倍。 自动备份场景 如果需要自动备份，建议存储库容量是备份资源容量的两倍，或者使用以下公式估算应创建的存储库大小： 准备好以下数据 磁盘容量(GB) ：a 备份保留时长(天)

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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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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Teleport存储容量有多大？ Teleport分为“标准版”和“高阶版”。“标准版”可用容量为60TB/台，“高阶版”可用容量为120TB/台。如果待传输数据量超过120TB，还可申请多个Teleport设备，两种规格搭配满足用户使用要求。 父主题： 服务概念类

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VPN网关最大支持多大带宽？ VPN网关规格最大支持1Gbit/s。 父主题： Console与页面使用

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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观看直播、录播带宽要求多大？ 不同的会议视频格式对带宽有不同要求，按照1080p30最大的计算带宽要求是1个会议2Mbps。 宽带 大小 CIF单路宽带 256kb 4CIF单路宽带 512kb 720p30单路宽带 768kb 1080p30单路宽带 1Mb 1080p60单路宽带

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观看直播、录播带宽要求多大？ 不同的会议视频格式对带宽有不同要求。 宽带 大小 CIF单路宽带 256kb 4CIF单路宽带 512kb 720P30单路宽带 768kb 1080P30单路宽带 1Mb 1080P60单路宽带 2Mb 双流 主辅流带宽相加 父主题： 会议录制

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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VPN网关最大支持多大带宽？ VPN网关规格最大支持300Mbit/s。 父主题： Console与页面使用

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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需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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1*Pnt1(16GB)|CPU: 8核 64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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