中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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处理大单续订任务 合作伙伴可以处理其权限范围内的大单续订任务。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“销售 >拓新 > 营销任务”，选择“大单续订任务”页签。 在任务列表中，选择一条待处理的任务，单击

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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页，如图1所示，单击“项目”页签，单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图

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处理大单续订任务 合作伙伴可以处理其权限范围内的大单续订任务。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“销售 > 拓新 > 营销任务“，选择”大单续订任务”页签。 在任务列表中，选择一条待处理的任务，单

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法远程登录。 guestos.memory.unreasonable_hugepage_config 内存大页配置检查 当前实例内核参数vm.nr_hugepages配置的大页内存数量过大，可能导致实例无法远程登录。 guestos.network.wrong_nat_config

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处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图表、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。

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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题： 使用函数处理DIS数据

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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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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标

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介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理，图像识别、 内容审核 、 文字识别 、 人脸识别 、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2V

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AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI

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性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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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J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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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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安装GRID驱动，以实现图形加速功能。 详细安装操作请参考GPU加速型实例安装GRID驱动。 GPU型 弹性云服务器 因通用算力和异构算力差异大，仅支持变更规格至同类型规格内的细分规格。 GPU型弹性 云服务器 不支持热迁移。 图形加速增强型G6 概述 G6型弹性云 服务器 使用NVIDIA

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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的数据湖OB

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