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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N/A CPU：Intel® Xeon® SkyLake 6161 v5（主频2.20 GHz，睿频3.00 GHz） Memory：576 GB（=589824 MB） 144 s6 2 26 N/A CPU：Intel® Xeon® CascadedLake CPU（主频2.6

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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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28 CPU：第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器（主频2.6 GHz，睿频3.4 GHz） Memory：392GB（=401408 MB） 98 专属主机规格中的vCPUs计算公式：vCPUs = (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 c3型专属主机

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网络研讨会 客户端 操作系统要求 硬件要求 Windows Windows 7及以上版本（64位） o 支持X86架构 o 支持SSSE3及以上指令集 o CPU：英特尔酷睿i5 四核以上；AMD锐龙 四核以上 Mac macOS 10.12.1及以上版本 CPU：英特尔酷睿i5 四核以上；M1芯片

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网络研讨会 客户端 操作系统要求 硬件要求 Windows Windows 7及以上版本（64位） 支持X86架构 支持SSSE3及以上指令集 CPU：英特尔酷睿i5 四核以上；AMD锐龙 四核以上 Mac macOS 10.12.1及以上版本 CPU：英特尔酷睿i5 四核以上；M1芯片

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PC端 WeLink 开直播，对电脑和网络有什么要求吗？ PC端WeLink开直播，电脑配置和网络需要满足下列要求，否则直播有可能会卡顿： 直播电脑 设备要求：高性能笔记本，CPU性能需要配置高于I5 9300HF（主频2.4GHz 4核8线程以上性能的CPU） , 16G内存，直播前检查电脑设置，提前重启开机。尽量保证直播时，

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配置两颗鲲鹏920处理器，单颗处理器主频≥2.6GHz，核心≥32物理核心； 配置256GB内存； 配置2块480G SSD硬盘； 配置6*SP333 10GE光口（满配光模块）+4*GE电口； 冗余风扇，配置2块900W冗余交流电源； 2 / 计算节点 配置两颗鲲鹏920处理器，单颗处理器主频≥2.6GHz，核心≥32物理核心；

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MB） 144 表3 s6型专属计算集群规格 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs s6 2 26 CPU：Intel® Xeon® CascadedLake CPU（主频2.6 GHz，睿频3.5 GHz） Memory：516 GB（=528384

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GB（=303104 MB） 74 表5 c7型专属计算集群规格 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs c7 2 32 CPU：Intel® Xeon® IceLake CPU（主频3.0 GHz，睿频3.5 GHz） Memory：256GB（=262144MB）

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V6实例（CPU采用Intel Cascade Lake架构） 通用型 提供均衡的计算、存储以及网络配置，支持挂载可弹性扩展的云硬盘，满足资源专享、网络隔离、性能有基本要求的业务场景，如数据库、企业ERP系统、容器、大数据计算等。 表1 通用型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘

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Xeon® SkyLake全新一代CPU，提供更好性价比。 专属主机规格 表1 s3型专属主机规格 专属主机类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs s3 2 22 CPU：Intel® Xeon® SkyLake 6161 v5（主频2.20 GHz，睿频3.00

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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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m6型专属主机可用于部署M6型 云服务器 。 专属主机规格 表1 m3型专属主机规格说明 专属主机类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs m3 2 18 CPU：Intel® Xeon® SkyLake 6151 v5（主频3.00 GHz，睿频3.40 GHz） Memory：512 GB

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合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎

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(=622592 MB) 76 表3 m7型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs m7 2 32 CPU：Intel® Xeon® IceLake CPU（主频3.0 GHz，睿频3.5 GHz） Memory：1024GB（=1048576MB）

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安装iClient客户端需要满足什么条件 最低配置 CPU：至少Intel四核（主频不小于3.2G） 内存：不小于3GB 硬盘：不小于500GB 系统类型：支持32/64位Windows 7，32/64位Windows 10操作系统 显卡：至少1.0G（参考型号：GeForce GTX

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当不使用GPU时，Pod规格需满足如下要求： Pod的CPU取值范围为0.25核-32核，或者自定义选择48核、64核，且单个容器的CPU必须为0.25核的整数倍 Pod的内存取值范围为1GB-512GB，且内存必须为1GB的整数倍 Pod的CPU/内存配比值必须在1:2到1:8之间

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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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