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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压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调

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使用KubeEdge便于开发者对边缘节点运行时（Edge Agent，边缘节点的管理程序）进行定制和裁剪，降低边缘的使用难度。 低成本 云计算和边缘计算结合，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，大幅提高效率，降低云端计算成本。 在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无

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式。 硬件系列化 不同场景（大计算、设备接入）支持选用不同边缘硬件，包括泰山2280 服务器 /Atlas500小站/AR502H。 支持工业网关，包括Linux 32位或Linux64位，支持容器级部署与进程级部署。 软件标准化 统一边缘节点软件框架，抽象屏蔽硬件接口，与硬件松耦合

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使用IEF构建边缘计算 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）通过纳管用户的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，同时，在云端提供统一的边缘节点/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘计算解决方案。 使用IEF构建边缘计算 使用IEF构建边缘计算的步骤如图1所示。

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线上线下一体化的学习体验，为师生提供耳目一新的教学体验。此外，通过整合边缘计算节点和智能摄像头，支持常态化录播、督导、无感考勤等业务，还可以提供音视频识别AI能力，支持知识点提取、视频切片等创新应用，方便学生学习，让教学内容得以回归。 移动互联网、大数据、云计算、5G、虚拟仿真等

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动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。空间是联邦计算的载体，合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TI CS 数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是可信智能

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容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理，支持云上、边缘、HCS多种部署模式。 TICS版本及规格说明 表1 TICS版本 版本 建议使用场景 企业版 满足企业级规模商用。 表2 TICS规格说明 规格 服务内容 联邦SQL分析 支持 横向联邦学习 支持 纵向联邦学习 支持

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GPU，在提供 云服务器 灵活性的同时，提供高性能计算能力和优秀的性价比。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

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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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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。

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采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二 部署计算节点 多方安全计算作业 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾经也被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编

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安全容器：当前仅物理机支持，提供虚机级别的隔离 普通容器：Cgroups隔离 提供虚机级别的隔离 边缘基础设施管理 不支持 支持管理智能边缘小站 不支持 产品架构 图1 CCE产品架构 计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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格限制，其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 IoT边缘服务对部分常见硬件提供认证，同时与华为昇腾芯片深度集成，提供高性能、低成本的边缘AI推理算力。认证设备见表4。 如需边缘节点（专业版）的主备方案，则要预留备节点的硬件资源，规格与主节点一致。 表1 硬件规格要求 场景 规格要求

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硬件准备 首先需要准备一台Linux系统的物理服务器作为镜像制作服务器（即宿主机），以及一台用于登录宿主机的本地Windows跳板机（物理服务器或虚拟机）。 制作x86镜像选用x86服务器，制作ARM镜像选用ARM服务器。推荐宿主机ISO镜像为： x86：CentOS 7.x ARM：Ubuntu

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0/0/22和GE0/0/23配对）支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HUAWEI USG6000E系列硬件指南》。 USG6301E-C（TianGuan310）, USG6501E-C（TianGuan510） 图1 USG6301E-C（TianGuan310）

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