知识图谱 NLPKG

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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见产品介绍>适用场景。 本文档介绍如何在 知识图谱 管理控制台快速构建知识图谱，并管理本体和知识图谱任务。 功能介绍 针对云服务没有构建知识图谱的现状，华为云为各类企业提供知识图谱服务，使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能

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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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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。 成

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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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只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。详细操作步骤请见一键智能构建图谱。 普通配置构建图谱 通过配置数据源、配置本体、配置信息抽取、配置知识映射和、配置知识融合、配置图谱质检，构建适用于自身业务的知识图谱。构建流程请参见图2和表2。详细的操作步骤请见普通配置构建图谱。 图2 流水线构建知识图谱 表2 创建流程表

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只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。详细操作步骤请见一键智能构建图谱。 普通配置构建图谱 通过配置数据源、配置本体、配置信息抽取、配置知识映射和、配置知识融合、配置图谱质检，构建适用于自身业务的知识图谱。构建流程请参见图2和表2。详细的操作步骤请见普通配置构建图谱。 图2 流水线构建知识图谱 表2 创建流程表

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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工作，建议您确保当前账号未欠费。 普通配置构建图谱流程 在KG服务上构建知识图谱的基本流程可归纳为如下步骤，创建流程如图1所示。 图1 构建知识图谱 知识图谱的基本概念和创建图谱的流程概念请参见产品介绍>基本知识。 步骤一：购买知识图谱 在创建图谱之前，您需要购买图谱，并选择图谱规格，创建一个初始化的图谱。

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阶段 相关文档 1 数据源支持结构化数据 在创建知识图谱时，可以使用csv、xlsx等结构化数据构建图谱。 公测 数据格式 2 上线一键智能构建图谱功能 智能构建图谱功能只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。 公测 一键智能构建图谱 2020年06月 序号 功能名称 功能描述

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知识图谱提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，用户无需关注底层实现细节，通过专门设计的知识图谱构建流水线，可以可视化构建本体、自动化构建知识图谱，并且随时对图谱进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性。 管理本体 本体简介 创建本体 管理模型 准备训练数据 创建模型 创建版本 发布版本 创建图谱

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如何创建知识图谱 构建图谱流程 KG服务为用户提供了两种方式构建图谱，不同的方式所需要的功能不同。基于不同的图谱构建方式，梳理了使用KG服务的主要流程。 图1 构建图谱流程 表1 构建图谱流程说明 主任务 说明 详细指导 购买知识图谱&选择图谱规格 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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欢迎使用知识图谱服务 (Knowledge Graph，简称KG) 。知识图谱是面向各类企业的一站式知识计算平台，提供本体管理、图谱管理、图谱构建等功能，帮助用户从0到1快速构建知识图谱，管理知识图谱流水线任务。 在调用知识图谱服务API之前，请确保已经充分了解知识图谱服务相关概念，详细信息请参见产品介绍。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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