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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步骤四：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称：自定义您的项目名称。 描述：自定义描述您的项目详情，例如垃圾分类。 数据集

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步骤四：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称：自定义您的项目名称。 描述：自定义描述您的项目详情，例如垃圾分类。 数据集

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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文档分类 功能介绍 文档分类接口对用户输入的文本自动分类，给文本具体的分类。用户只要提供待处理的文本，而不用关注具体实现。主要应用场景：新闻内容分类，广告识别等。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言

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新建分类 使用说明 租户管理员可通过设置分类，将企业应用进行分类管理，也可以在门户首页通过分类进行筛选应用。 操作步骤 租户管理员参考如何登录Astro低代码平台中操作，登录Astro低代码平台。 在左侧导航栏中，选择“业务管理”。 在应用上架页签，单击“设置分类”。 在设置分类页面，单击“新增”。

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智能分类 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 应用场景 智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景，使用方便，有效提升数据录入效率。 场景一：卡证、发票混合识别 场景二：相同类型发票识别

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