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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资源粒度授权 可授权的资源类型 资源粒度授权指的是能够指定用户对哪些资源具有执行操作的能力。 弹性云服务器 部分API支持资源粒度授权，即表示针对资源粒度授权的E CS 操作，控制何时允许用户执行操作或是允许用户使用的特定资源。在权限策略中可授权的资源类型如表1所示。 表1 可授权的资源类型

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否 分词粒度，1为最细粒度，2为最粗粒度，其他情况默认返回全部粒度分词树结果。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数名 参数类型 说明 result Array of node objects 或 Array of strings 分词结果。默认返回全部粒度分词树结

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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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查看维度颗粒度 功能介绍 查询维度颗粒度，依据tableId查询涉及所有维度，不传tableId查询所有维度组颗粒度。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/dimension/groups 表1 路径参数 参数 是否必选

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ 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？ 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

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细粒度鉴权 在配置服务级条件键billing:cloudServiceType后，接口调用返回CBC.0151

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DLI细粒度授权 DLI服务不仅在服务本身有一套完善的权限控制机制，同时还支持通过统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）细粒度鉴权，可以通过在IAM创建策略来管理DLI的权限控制。 通过IAM，您可以在华为云账号中给员工创建I

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式时才支持细粒度认证，为多租户模式时不支持。多租户模式切换多主实例模式请参考配置多主实例与多租户模式切换章节。 联通性测试成功后，在细粒度认证状态列，根据所需选择启用开发态或调度态的细粒度认证，然后单击下方的“提交”submit，即可开启细粒度认证。 图3 开启细粒度认证 参考：为 MRS 数据连接用户配置代理权限

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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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操作步骤 在细粒度权限设置之前，请先对用户组进行配置，具体操作请参考用户组配置。 在左侧导航栏选择“图细粒度权限控制 > 图细粒度权限配置”。 在“图细粒度权限配置”页面可以看到当前您所拥有的在“运行中”的图的图名称、细粒度权限状态、权限最近开启时间、以及可进行的操作。 图1 图细粒度权限配置页面

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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