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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型，用于

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AI应用开发介绍 模型封装是将模型封装成一个AI应用，也称之为AI应用开发。AI应用开发是指将训练好的一个或多个模型编排开发成推理应用以满足具体业务场景下的推理需求，比如视频质量检测、交通拥堵诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为

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通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法，使用 区块链 富媒体存储相关功能时，必须先构造该对象。

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库和总体执行结构，TPC-C与TPC-A不同且更为复杂。 本次采用TPC-C测试基准。 华为云完全基于HammerDB工具自建测试模型，不需要对模型结构进行任何优化修改。 测试步骤 打开HammerDB，如图1。 图1 打开 双击“SQL Server”，在弹出框中选择“MSSQL

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测试方法 PostgreSQL是一个开源对象关系型数据库管理系统，并侧重于可扩展性和标准的符合性，被业界誉为“最先进的开源数据库”。PostgreSQL面向企业复杂SQL处理的OLTP在线事务处理场景，支持NoSQL数据类型（JSON/XML/hstore），支持GIS地理信息处

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${thread} -s 1> workload-insert-mostly_run.log 2>&1 & 测试模型 workload模型 表2 测试模型 测试模型编号 测试模型 workload-read-mostly 100% read workload-write-mostly 100%

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配置方法 视频直播支持配置并开启HTTPS安全加速，保障您的直播数据在传输过程中受到加密保护。 背景信息 强制跳转HTTPS：配置HTTPS后，开启强制跳转HTTPS，若用户发起HTTP请求，服务端会返回302重定向响应，原来的HTTP请求将会被强制重定向为HTTPS请求。 相比HTTP协议，HTTPS具有如下优势：

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图1 Debugging诊断 单击“方法分析”，进入方法分析页签。 输入类名称并选择方法名，单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录，包括：耗时明细、调用来源以及方法源码。 耗时明细展示调用方法，耗时时间，“下钻”操作。 单击“下钻”展示某个调用方法的详细信息。

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提取方法 选择要提取的代码，然后单击装订线中的灯泡图标，或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中，也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间，系统将提示您提供有意义的名称。 父主题： 重构操作

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测试方法 使用TPCH测试工具测试并行查询对22条Query的性能提升情况： 测试工具：TPCH 规格配置：32U256G 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100G 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github.com/electrum/t

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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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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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调试方法 准备工作 您可根据实际情况选择如下任一组设备进行调试： 安卓手机、数据线、Windows系统电脑。 苹果手机、数据线、Mac系统电脑。 调试步骤 选择安卓手机调试。 用数据线连接手机、电脑，手机开启USB调试模式。 在Chorme浏览器输入：chrome://inspe

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