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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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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在日常运行中，物联网平台会收到并保存设备上报业务数据，应用 服务器 若需要查看某个设备上报到平台的历史数据，可调用此接口查询获取。StatusCode: 200 OKDeviceDataHistoryDTO：数据上报

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查询设备历史数据 典型场景 在日常运行中，物联网平台会收到并保存设备上报业务数据（历史数据默认保留7天），第三方应用若需要查看某个设备上报到平台的历史数据，可调用此接口查询获取。 接口功能 支持第三方应用根据设备ID，查询指定设备上报到物联网平台的历史数据。 接口描述 1 Que

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查询设备历史数据 典型场景 在日常运行中，物联网平台会收到并保存设备上报业务数据（默认保留时间为7天），第三方应用若需要查看某个设备上报到平台的历史数据，可调用此接口查询获取。 接口功能 支持第三方应用根据设备ID，查询指定设备上报到物联网平台的历史数据。 接口描述 1 def

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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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应用服务器通过“修改设备影子”接口修改设备影子的配置时，物联网平台会保存修改记录。当应用服务器需要查看设备影子的历史配置记录时，可调用此接口查询获取。StatusCode: 200 OKDeviceDesiredHistoryDTO：设备影子

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历史数据查询类接口 获取VDN历史监控指标 查询指定VDN下的未接来电信息 获取IVR历史监控指标 获取技能维度的历史监控指标 获取座席维度的历史监控指标 获取指定日期内的技能维度的历史监控指标 获取指定月份内的技能维度的历史监控指标 获取指定日期内的座席维度的历史监控指标 获取指定月份内的座席维度的历史监控指标

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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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partition语句直接删除历史数据 delete/drop paritition命令可以用来清理历史数据，具体可以参考Hudi SQL语法参考相关内容。 优点：操作简单，支持cow表和mor表。 缺点：并发能力不足。 当Hudi表处于实时写入状态，并发执行delete/drop partition命令容易导致实时入库作业失败。

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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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query 查询产生时间在startTime之后的历史数据。时间格式：yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'，如 20151212T121212Z。 endTime 可选 String query 查询产生时间在endTime之前的历史数据。时间格式：yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'，如

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query 查询产生时间在startTime之后的历史数据。时间格式：yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'，如 “20151212T121212Z”。 endTime 可选 String query 查询产生时间在endTime之前的历史数据。时间格式：yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'，如

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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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