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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 阈值调整后，推荐问阈值为0.7，直接回答阈值为0.9，输入用户问“我可以去哪办理”，语料库中没有与用户问相似度得分高于0.9的标准问，机器人返回相似度得分高于0.7的标准问： 图10 阈值调整后

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算法运行机制 输入为单人表演视频。 通过视频抽帧得到单张图片。经过安全过滤，判断是否通过安全筛选，若不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识别手部区域转化为手部

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例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力

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多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本，在已有样本基础上提升标注效率；也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量，作为底图进行辅助标注，提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具

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在诊断结果的“诊断报告”页签查看诊断详情。 图2 诊断报告 在“诊断详情”区域，单击异常项左侧的“”查看异常详情，并根据“优化建议”进行处理。 图3 诊断异常项（示例） 深度诊断结论 诊断项ID 诊断项名称 诊断结论 guestos.cpu.high_total_usage 总CPU占用率过高 实例整体CPU占用率已超过80%。

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模型地图概述 通过模型地图，用户可以快速检索模型数据，同时为方便用户更加快速高效的检索到所需数据信息，也支持用户配置检索和配置标注。 检索模型：用户可以通过选择的模型类型、输入关键字检索模型。对业务模型检索时，可以配置筛选条件里的信息架构以及关联情况进行筛选；对技术模型检索时，可

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模型地图（新版） 模型地图概述 检索模型 配置检索 检索卡片资产 模型管理 向导式搜索 卡片资产 消息中心 父主题： 应用模型

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选择“数据探索 > 模型图谱”，进入“模型图谱”页面。 页面展示当前租户下的所有数据模型（包括数据实体和关系实体），以及它们组成的模型图谱。 表1 模型图谱各功能区域说明 序列 功能区域 说明 1 图谱主视图 图谱视图结构中数据实体和关系线的交互规则如下： 说明： 在视图中，关系线（即

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模型地图（旧版） 模型地图概述 检索模型 配置检索 配置标注 父主题： 应用模型

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新旧版本数据不兼容，在新版模型地图中不能对旧版模型数据进行检索。如果需要检索旧版模型数据，具体请参见模型地图（旧版）。 新版模型地图同样支持配置检索和配置标注，具体请参见配置检索、配置标注。 父主题： 模型地图（新版）

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在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容（

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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