程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点：

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什么是应用服务网格 应用服务网格（Application Service Mesh，简称ASM）是华为云基于开源Istio推出的服务网格平台，它深度、无缝对接了华为云的企业级Kubernetes集群服务云容器引擎（CCE），在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强，可为客户提供开箱即用的上手体验。

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队？ 训练作业一直在等待中（排队）？

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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Spark开源命令支持说明 本章节介绍了目前 DLI 对开源的Spark SQL语法的支持情况。详细的语法、参数说明，示例等信息请参考Spark官方文档。 表1 DLI Spark开源命令支持说明 功能描述 语法示例 DLI Spark 2.4.5 DLI Spark 3.3.1 创建数据库

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IoTDB开源增强特性 IoTDB开源增强特性：可视化 可视化运维，包含安装、卸载、一键启动和停止、配置、客户端、监控、告警、健康检查、日志。 可视化权限管理，无需后台命令行操作，支持库表级别读写权限控制。 日志级别的可视化配置动态生效、可视化下载、可视化检索、审计日志等功能。 IoTDB开源增强特性：安全加固

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开源组件Web站点 场景介绍 MRS 集群默认在集群的Master节点或Core节点创建并托管了不同组件的Web站点，用户可以通过这些Web站点查看组件相关信息。 访问开源组件Web站点步骤： 配置访问方式。 MRS提供如下访问开源组件Web站点的方式： 通过弹性公网IP访问：推荐

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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为什么处于删除中的用户依然可以登录H CS O？ 大屏所展现的数据如何获取到本地？ 为什么新建子用户时无法查看大屏相关内容？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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然后再启动一次训练。 参考部署上线，将训练所得的模型部署为在线服务。 在“部署”弹出框中，您可以选择“自动学习免费规格（CPU）”或“自动学习免费规格（GPU）”规格，两个规格均为免费规格。计算节点个数只能设置为1。勾选“我已阅读并同意以上内容”，然后单击“确定”启动部署上线任务。

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内容审核-视频流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核-文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中的图文内容，精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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