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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一进多出 转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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与image二选一 File 图片文件。 scale 否 Integer 放大倍数，默认为3，取值范围：3或4。 model 否 String 图像超分辨率重建采用的算法模式，支持ESPCN和SRCNN，默认ESPCN。 取值为： “ESPCN”：Efficient Sub-Pixel Convolutional

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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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重建实例 对于已删除1~7天内的实例可以通过回收站中重建实例功能来恢复。本文介绍如何恢复已删除的实例。 使用须知 只能重建主备实例或者单机实例。 在回收站保留期限内的主实例可以通过重建实例恢复数据。 实例删除后会执行一次全量备份，全量备份完成才能通过重建实例恢复数据。 资源到期未

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设置重建 可设置重建模型的坐标系、重建兴趣范围、瓦片划分规则、重建内存预估等设置。 操作步骤 进入基于当前选中区块（Block）的重建页面，进行重建设置。具体重建设置请参见表1。 图1 重建设置 表1 重建功能页面说明 参数名称 说明 坐标系 空间范围、瓦片划分坐标值对应的空间参考信息。

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在左侧导航栏单击“回收站”，进入“回收站”页面。 在“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 图1 重建实例 在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。具体可参考恢复备份到新实例。 父主题： 回收站

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重建索引 系统支持索引类管理，用户选择对应模型架构后，对索引类进行添加、删除操作，此时需单击“重建索引”，使得索引类的修改生效。 重建索引 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“使用旧版”，然后选择“模型地图”。

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delay_time 否 Integer 立即重建时给用户预留的保存数据的时间（单位：分钟）。 message 否 String 下发重建系统盘任务时，给用户发送的提示信息。 order_id 否 String 订单ID，包周期桌面重建系统盘，涉及收费镜像时需传 enterprise_project_id

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重建索引 系统支持索引配置，用于数据地图中模型的快速搜索和对搜索结果的二次过滤。用户在信息架构中，对索引路径进行添加、修改、删除等操作，此时需要在模型地图中单击“重建索引”，使得索引配置生效。 前提条件 已在信息架构管理索引中对索引路径进行添加、修改、删除等操作。 重建索引 在开

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不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，

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重建索引失败 问题现象 当Desc表的索引出现损坏时，无法进行一系列操作，报错信息可能为： index \"%s\" contains corrupted page at block %u" ,RelationGetRelationName(rel),BufferGetBlockNumber(buf)

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在左侧导航栏，单击“回收站”。 在“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 图1 重建实例 在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。 重建相当于使用备份文件恢复到新实例，需要填写参数解释说明请参见创建实例。 父主题： 实例管理

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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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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E CS 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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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做到分钟级快速发放。 优秀的超算生态： 拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型 云服务器 主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模

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桌面池的“运行状态”为“运行中”或“已停止”时才能重建系统盘。 操作步骤 登录管理控制台。 在左侧导航栏中依次选择“桌面管理 > 桌面池”。 进入“桌面池”页面。 进入桌面池重建系统盘页面有如下两种方式。 方式一： 单击待重建系统盘桌面池所在行“操作”列中的“更多 > 重建系统盘”。 弹出“重建系统盘”窗口页面。

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云桌面的“运行状态”为“运行中”或“已停止”时才能重建系统盘。 操作步骤 登录管理控制台。 在左侧导航栏中依次选择“桌面管理 > 桌面”。 进入“桌面管理”页面。 重建系统盘分为单个桌面重建系统盘和桌面批量重建系统盘。 单个桌面重建系统盘执行4~6。 桌面批量重建系统盘执行7~11。 选择所需重建系统盘的桌面，单击“更多

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