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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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(=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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诊断异常项（示例） 深度诊断结论 诊断项ID 诊断项名称 诊断结论 guestos.cpu.high_total_usage 总CPU占用率过高 实例整体CPU占用率已超过80%。 guestos.cpu.high_process_usage CPU使用率过高的进程 单进程CPU占用率超过整机的50%。

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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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当不使用GPU时，Pod规格需满足如下要求： 表1 Pod规格限制要求 Pod规格限制项 限制取值范围 Pod的CPU 0.25核-32核，或者自定义选择48核、64核。 CPU必须为0.25核的整数倍。 Pod的内存 1GiB-512GiB。 内存必须为1GiB的整数倍。 Pod的CPU/内存配比值 在1:2至1:8之间。

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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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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