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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集群指标及其维度 集群指标由AOM通过主机指标汇聚，汇聚的集群指标不包含master节点的主机指标。 表1 集群指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 CPU内核总量（aom_cluster_cpu_limit_core） 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core）

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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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服务指标及其维度 服务指标是由实例指标汇聚而来的，其指标维度与实例指标维度相同。 实例指标详见：实例指标及其维度。 父主题： 指标总览

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磁盘指标及其维度 表1 磁盘指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 磁盘读取速率（aom_node_disk_read_kilobytes） 该指标用于统计每秒从磁盘读出的数据量。 ≥0 千字节/秒（kB/s） 磁盘写入速率（aom_node_disk_write_kilobytes）

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实例指标及其维度 实例指标是由容器或进程指标汇聚而来的，其指标维度与容器或进程指标维度相同。 容器指标详见：容器组件指标及其维度 进程指标详见：虚机组件指标及其维度。 父主题： 指标总览

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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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主机指标及其维度 表1 主机指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 CPU内核总量（aom_node_cpu_limit_core） 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用（aom_node_cpu_used_core） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。

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网络指标及其维度 表1 网络指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 下行Bps（aom_node_network_receive_bytes） 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 ≥0 字节/秒（Byte/s） 下行Pps（aom_node_network_receive_packets）

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通道异常及其处理 通道异常判断 在“账号列表”页面，单击账号所在行“操作”列的“检查通道状态”，可检查当前主机用户的SSH连接状态，并更新“SSH状态”数据。 通道异常处理 没有所需的通道，需重新创建账号并绑定。 当所需的通道为异常时，先重置密码再检查该状态，重置密码相当于刷新该

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Online DDL及其操作 传统DDL操作执行期间表无法对外提供读写服务，因此可能导致长时间业务中断。在线DDL支持对正常业务影响较小的情况下进行DDL操作，以减少对业务的影响，提高业务运行的连续性和数据库的可用性。 在线DDL支持通过ONLINE | OFFLINE关键字或G

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Online DDL及其操作 传统DDL操作执行期间表无法对外提供读写服务，因此可能导致长时间业务中断。在线DDL支持对正常业务影响较小的情况下进行DDL操作，以减少对业务的影响，提高业务运行的连续性和数据库的可用性。 在线DDL支持通过ONLINE | OFFLINE关键字或G

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink operator

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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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