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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sub_query 格式 无。 说明 指子查询。 父主题： 标示符

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sub_query 格式 无。 说明 指子查询。 父主题： 标示符

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Sub Job 功能 通过Sub Job节点可以调用另外一个批处理作业。 参数 用户可参考表1和表2配置Sub Job节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”、“-”、“/”、“<”、“>”等各类特殊字符，长度为1～128个字符。

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提交一组并行的 shell 脚本，作为多个 job 在后台执行。gcs sub repjob FILENAME [params]rejob可以简写为rjb，即：gcs sub rjb FILENAME [params]提交多个并行 shell 脚本具体格式如下：首先准备需要并行的单一脚本 bwa_mem.sh，对 fastq 原始文件

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提交单个WDL流程到Cromwell引擎。gcs sub wdl FILENAME  [flags]提交wdl流程。回显内容如下。

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BATCH规范 规则1：不支持logged batch，仅支持unlogged batch。 规则2：一个batch中，操作不超过25行数据。 规则3：一个batch中，请求大小不超过5KB。 规则4：一个batch中，跨partition不超过10个，只操作一张表。 父主题： 数据库规范

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提交单个 shell 脚本，作为 job 在后台执行。gcs sub jobFILENAME [params]job可以简写为jb，即：gcs sub jbFILENAME [params]提交 bwa-help.sh，查看 bwa 软件版本，将结果重定向到 /obs/log.err 文件中。示例执行后，在OBS 桶中，log.err

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利用FILENAME参数提供的流程文件直接创建execution。提示：该命令行不会新建workflow模板。如果已经有workflow模板，推荐直接使用gcs create exection。gcs sub workflow FILENAME [params]workflow可以简写为wf，即：gcs sub wf FILENAME

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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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AOS.Batch 模型说明 Batch是一个批处理对象，用于批量创建执行任务、部署等。Batch通过定义包含的子对象及批处理的次数来实现其批量化处理的功能。在所有包含对象的批量化处理操作都执行完成后，Batch才会判定为执行成功。目前Batch支持包含的子对象有CCE.Job、CCE

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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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Batch Task离线开发 本章节介绍如何使用Batch Task进行数据开发。 前提条件 已获取服务运维岗位权限，权限申请操作请参见申请权限。 新建Batch Task任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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Batch Task离线开发 本章节介绍如何使用Batch Task进行数据开发。 前提条件 已获取服务运维岗位权限，权限申请操作请参见申请权限。 新建Batch Task任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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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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8，是行业领先水平。 衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。 收敛时间，即达到一定的收敛精度所需的时间。 吞吐量一般取决于服务器硬件（如更多、更大FLOPS处理能力的AI加速芯片，更大的通信带宽等）、数据读取和缓存、数据预处理、模型计算（如卷

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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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