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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GaussDB (DWS) SSD云盘和SSD本地盘的区别？ SSD云盘支持后期进行扩容，推荐您使用SSD云盘。两者的区别如下： SSD云盘： 使用SSD类型的EVS作为数据存储介质，存储容量更加灵活，且可以随着数据的增长，进行磁盘扩容操作。 由于SSD云盘不和E CS 规格进行强绑定，因此可以根据实际需求进行规格调整。

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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ECS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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通用型SSD V2 通用型SSD V2是用于均衡各种事务型工作负载价格和性能的新一代通用SSD云硬盘 ，在保持存储容量大小不变的情况下，您可以结合实际业务的需求量，灵活配置云硬盘的IOPS、吞吐量，从而实现云盘容量与性能解耦。本文主要介绍云硬盘性能、配置操作、计费等信息。 云硬盘性能

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1：单个控制节点，不建议在商用场景使用。 3 节点 OS类型 EulerOS CentOS Ubuntu EulerOS 节点规格（根据实际区域可能存在差异） 通用型：该类型实例提供均衡的计算、存储以及网络配置，适用于大多数的使用场景。通用型实例可用于Web 服务器 、开发测试环境以及小型数据库工作负载等场景。

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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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和优秀的性价比。P2s型弹性云服务器能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 规格 表9 P2s型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB）

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HDD + 4*400GB SAS SSD + 2*1600GB NVMe SSD 2 x 2*10GE + SDI卡 IO优化型 系统盘和数据盘均使用SSD。适用于高性能大数据、数据库等存储IO性能要求高的场景。 表4 IO优化型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置

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规格清单（x86） 您可以通过本节快速浏览在售的所有规格清单，停售的规格详情请参见已停售的实例规格。 购买x86弹性云服务器的操作，请参见自定义购买弹性云服务器。 常见规格指标含义如下： 内网基准带宽：指弹性云服务器在整机网络带宽存在争抢时，能稳定达到的保证带宽。 内网最大带宽：

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x86 V5实例（CPU采用Intel Skylake架构） x86 V5实例已停止扩容。 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、核心ERP系统、金融系统等。 表1 通用型规格详情 规格名称/ID

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生成源数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明，如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据

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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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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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取值，不代表底层存储设备的硬件类型。 ESSD2 实例挂载配套说明 预配置的IOPS超过128000，需要挂载特殊AC7实例，性能才能达到上限。 配置预配置性能 进入购买磁盘页面。 在购买页面中，设置云硬盘的配置参数。 选择云硬盘类型为极速型SSD V2，并配置云硬盘容量。 设置IOPS。

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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（选

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本地SSD盘规格降配选不到资源 场景描述 RDS for MySQL本地SSD盘实例当前规格为4 vCPUs | 16 GB，当前存储容量700GB，需要降配至4 vCPUs | 8 GB，界面上选不到4 vCPUs | 8 GB资源。 图1 规格变更 原因分析 本地SSD盘规格变

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