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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资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型通常达到几十层，甚至上百层，参数规

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Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)是配套华为泰山 服务器 （Arm架构）开发的AI加速卡，针对泰山服务器进行硬件调整，不支持其他类型的服务器。在业务软件开发上，Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)与Atlas 300 AI加速卡(型号 3010)使用相同的软件框架（Matrix）和API接口，业务代码可以通用，两者的

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进行复盘，从需求结构化管理的角度进行分析，并商讨改进措施。 事后的处理 事后其实就是复盘，复盘的关键是要基于盘来推演和分析，这个盘就是事前制定的模型和规范。是我们有模型有规范，但执行出了问题？还是说这几个需求情况特殊，模型比较简单没有覆盖到这些特殊情况？还是说模型和规范都没问题，

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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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主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题： 基础知识

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根据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象pipeline_model来计算特征重要性 random_forest_regressor_model 参数可选，如果含有

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管理服务器重要性 HSS默认所有服务器为一般资产，您可以为服务器关联匹配的资产重要等级，关联后，您可通过资产重要等级对服务器进行分类管理。 资产重要等级分类如下： 重要资产：一般绑定运行业务或数据均为企业核心资产的服务器。 一般资产：一般绑定无重要业务运行、无核心资产的服务器。

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到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象来计算特征重要性 decision_tree_regressor_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的决策树回归模型对象来计算特征重要性 输出

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据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象pipeline_model来计算特征重要性 random_forest_classify_model 参数可选，如果含有该参

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到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象来计算特征重要性 decision_tree_classify_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的决策树分类模型对象来计算特征重要性 输出

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bdt分类模型得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象pipeline_model来计算特征重要性 gbt_classify_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的gbt_clas

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梯度提升树回归模型得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象pipeline_model来计算特征重要性 gbt_regressor_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的gbt_r

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主机迁移服务重要声明有哪些？ 源端服务器数据收集声明。 源端服务器上安装和配置完迁移Agent后，迁移Agent会把源端服务器信息发送给主机迁移服务校验，收集的源端服务器的详细信息请参见主机迁移服务会收集源端的哪些信息？。这些数据只用于迁移可行性判断，不做其他用途。若您使用主机迁

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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e并行、算子深度优化等核心能力，利用多重重要性采样算法，可实现AI降噪超分。 。 华为云自研渲染引擎：利用 云服务器 的GPU能力，实现离线与实时的光线追踪渲染，照片级真实光影效果，兼容存量材质格式对接，免去设计师手动材质调参，大幅提升设计效率。 图6 GPU 图7 调参 核心技术3：3D云设计+3D云制造同源一体化软件

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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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、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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基于大量应用场景下的经验或者训练语料而总结出一些优质的提示语组成结构，将其抽离成为一种模板，支持一键快速复制内容、收藏、在线优化等功能。 用户创建的、收藏的以及平台预置的提示语模板都可在创建及管理Agent、调测模型中快速引用。 前提条件 已创建提示语。 操作步骤 在AI原生应用引擎工作台的左侧导航栏选择“知识中心

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前提条件 已订购大模型微调-SFT局部调优资源，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已创建同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“ 自然语言处理 ”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件的微调数据集。 创建微调任务 在AI原生应用引擎工作台的左侧导航栏选择“模型中心

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