超分辨率转换

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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指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。 生成高精度模型 指定是否生成高精度“FP16

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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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模型转换及打包 华为智能摄像机由wk文件打包生产的RPM文件驱动，平台提供文件转换服务和算法文件打包服务。如果用户只需要线上调试部分功能，不需要上线算法，也可以不打包RPM文件直接进入下一步。 模型转换 在首页导航栏，进入“模型转换及算法文件打包”页面。 单击“模型转换”，进入模型转换页面。

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转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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优选数据格式，即指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。 fp16_high_precsion

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优选数据格式，即指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。 fp16_high_precsion

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轻量化模型转换API 开发概述 上传图纸文件 查询轻量化任务状态 下载轻量化文件 父主题： IPDCenter基础服务API

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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”。 中量级：训练时长约为轻

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下： 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite（简称MSLite）进行模型的转换，进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。 模型准备 MindSpore

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模型转换失败怎么办？ 如果模型转换失败，可通过查看日志信息来查看模型转换失败的原因，进而针对性地解决问题。 查看模型转换日志：通过查看模型转换日志，定位模型转换失败的原因。 解决模型转换问题：针对模型转换失败的原因解决问题，此处列举常见的问题原因以及解决方法。 查看模型转换日志

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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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遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、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。

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00000开头的文件，需要用户提供文件的OBS路径。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0

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