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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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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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Direct协议进行连接时，对系统弹出的连接确认对话框做自动同意处理。 系统需支持GPS定位、Wi-Fi定位、基站定位等多种定位方式 系统需支持通讯 系统需默认对指定应用（应用包名范围为以“com.huawei.isdp.safetyhelmet.”为前缀，签名指纹公钥为：“FD:99:7F:7

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合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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2*10GE + SDI卡 本地存储型 系统盘和数据盘均使用本地磁盘，针对数据量大，对计算性能、稳定性、实时性等要求很高的业务场景，如大数据、分布式缓存等。 表2 本地存储型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.d2.tiny 2*10 Core

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当节点上运行了很多 CPU 密集的 Pod 时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感，对于CPU敏感型应用，您可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。

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目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划

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无用户节点的Serverless版集群，无需对节点的部署、管理和安全性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。

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(request) 的最大值，作为Pod有效初始request/limit。 Pod对资源的有效limit/request ，是取如下两项的较大者： 所有应用容器对某个资源的limit/request之和； 对某个资源的有效初始的limit/request 。 InitContainer是一种特殊容器，在

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2*10GE + SDI卡 本地存储型 系统盘和数据盘均使用本地磁盘，针对数据量大，对计算性能、稳定性、实时性等要求很高的业务场景，如大数据、分布式缓存等。 表2 本地存储型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.d1.large 2*10 Core

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整体性能的劣化。SMP支持自适应特性，该特性会根据当前资源和查询特征，动态选取最优的并行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明： CPU资源 在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库服

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训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型通常达到几十层，甚至上百层，参数规模达到百兆甚至在GB规格以上，导致对计算资源的规格要求极高，主要体现在对硬件资源的算力及内存、ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格，以端侧智能摄像头为例，通常端侧算力在1TF

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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，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

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图5 确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模

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对项目参与人员有哪些要求？ 参与补贴的交付人员需要持有工作级或以上级别认证，且通过华为云要求的信息安全考试； 参与补贴的项目中必须有项目经理角色，且项目经理需要持有项目管理相关的认证方可享受补贴； 参与人员且未参与《华为云GoCloud伙伴专职人员激励（Funding Head）细则（Service

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查看CPU 弹性裸金属切换操作系统 GP Ant8裸金属本地磁盘合并挂载至指定目录并设置开机启动自动挂载 GP Vnt1裸金属本地磁盘合并挂载至指定目录并设置开机启动自动挂载 GP Ant8裸金属本地盘实现软RAID5的解决方案 NPU Snt9B集合通信算子单机多卡性能测试指导

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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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