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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加速器 权限 对应API接口 授权项（Action） 依赖的授权项 IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 创建加速器 POST /v1/accelerators ga:accelerator:create - √ × 查询加速器列表 GET

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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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在使用镜像中心功能前，请确保您的当前区域支持镜像中心功能，详情请见镜像中心约束与限制。 单击“镜像加速器”，在弹框中找到“加速器地址”，单击，将加速器地址复制到剪切板。 图1 镜像加速器地址 以root用户登录容器引擎所在的虚拟机。 修改“/etc/docker/daemon.js

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AcceleratorDetail object 全球加速器实例。 request_id String 请求ID。 表7 AcceleratorDetail 参数 参数类型 描述 id String 全球加速器ID。 name String 全球加速器名称，取值范围：1~64个字符之间，只能由数字、字母、中划线和中文组成。

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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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删除全球加速器 功能介绍 删除全球加速器。 接口约束 删除全球加速器之前，必须要先删除与其关联的所有监听器。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/accelerators/{accelerator_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极

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更新全球加速器 功能介绍 更新全球加速器。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/accelerators/{accelerator_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 accelerator_id 是 String 全球加速器ID。 最小长度：1

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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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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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查询全球加速器详情 功能介绍 查询全球加速器详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/accelerators/{accelerator_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 accelerator_id 是 String 全球加速器ID。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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较高的应用，例如机器学习、搜索引擎、人工智能等场景。 基本概念 硬件开发套件（HDK）：HDK包括加速器示例、编码环境、仿真平台、自动化编译工具、代码加密和调试工具包等必备工具。 应用开发套件（SDK）：SDK包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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