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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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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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。 优化原理 对于ModelArt

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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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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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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传CSR文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景，介绍在不同的故障情况下，本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时，状态如图1所示。 通过SDRS，在区域A内将可用区1的生产站点 服务器 的数据、配置信息同

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原理介绍 作业流（Workflow）是对作业流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。作业流提供了一种很好的工程化的方式来解决业务问题，使得业务抽象、流程格式化、易维护和易拓展，实现一定程度的业务可视化。 下面将介绍两种开发模式的作业流。 分支开发模式：是采用直接 clone

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迁移原理 CDM 迁移原理 用户使用CDM服务时，CDM管理系统在用户VPC中发放全托管的CDM实例。此实例仅提供控制台和Rest API访问权限，用户无法通过其他接口（如SSH）访问实例。这种方式保证了CDM用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输

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原理介绍 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）基于数据模型驱动，以正向设计即开发的模式构建云化SaaS多租的业务应用，基于全领域数据模型和数字化模型，构建企业级数字化与智能化数据应用。 图1 iDME工作原理 数据建模引擎是怎样工作的？

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务器面临的主要安全风险。 工作原理 在主机中安装Agent后，您的主机将受到HSS云端防护中心全方位的安全保障，在安全控制台可视化界面上，您可以统一查看并管理同一区域内所有主机的防护状态和主机安全风险。 主机安全的工作原理如图1所示。 图1 工作原理 各组件功能及工作流程说明如下：

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

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方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景，介绍在不同的故障情况下，本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时，状态如图1所示。 通过SDRS，在区域A内将可用区1的生产站点服务器的数据、配置信息同

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集成原理 轻量级接续条可以快速高效的集成到第三方系统，您可以通过图1了解主要集成原理。 图1 轻量级接续条集成原理 OpenEye：云客服的多媒体软终端产品，通过该客户端界面实现呼叫功能。您也可以通过其他可注册到云客服的工具进行呼叫，例如WebRTC、手机APP等。 软电话号码：

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原理介绍 端云协同 KooPhone手机端与云端之间的协同工作。手机端和云端各自承担不同的工作，共同完成手机的功能。手机端负责处理用户的输入、显示和操作等任务，而云端则负责处理大量的数据存储、处理和运算等工作。通过KooPhone端云协同，用户可以体验到近似真机的流畅操作体验。 独有编码

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哨兵原理 Sentinel概览 Redis Sentinel为Redis实现高可用。实际使用中，您可以使用Sentinel帮助Redis在无需人工干预的情况下抵御某些类型的故障，Redis Sentinel还能够完成其他辅助任务，如监控、通知和客户端配置。详细介绍可参考Redis官网。

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备份原理 什么是数据库备份 RDS for MySQL会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份。系统根据您指定的备份保留期（1~732天）保存数据库实例的自动备份。 每次备份完成后都会生成一个备份文件，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。

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