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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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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是否支持caffe引擎？ ModelArts的python2环境支持使用caffe，目前python3环境无法使用caffe。 父主题： 规格限制

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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。 输出结果：数字人视频。 应用领域

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CCE部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算

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GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理。 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、语音识别、 自然语言处理 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 使用须知

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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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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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Caffe算子边界 对于Caffe框架，当算子的输入维度不是4时，如果存在axis参数，不能使用负数。 “.om”模型支持的Caffe算子边界如表1所示。 表1 Caffe算子边界 序号 算子 含义 边界 1 Absval 对输入求绝对值 【输入】 1个输入 【参数】 engin

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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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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FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核 -视频 内容审核-视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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