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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区域排行 本章节主要介绍区域排行组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-区域排行 全局样式 字体：设置图表中文字的字体样式。 字号：设置图表中文字的字号大小。 颜色：设置图表中文字的字体颜色。

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岗位排行 岗位排行是以岗位为维度，展示企业中各岗位的学习数据。通过各维度的排行数据，管理员可以快速了解到各岗位的学习力。岗位排行可通过日期与岗位名称进行查询，也可导出数据。 入口展示：报表-排行-岗位排行-查询-原样导出 图1 入口展示 父主题： 报表

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证书排行 用于查看学员的证书获得情况，支持用部门、日期或者学员名称进行筛选，证书排行榜也可以进行导出。 图1 入口展示 证书数据导出 操作路径：报表-排行-证书排行-详情（单个用户）-导出 图2 证书数据导出 父主题： 报表

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积分排行 用于展示学员个人的累计积分与可用积分情况，并且支持导出。在积分排行中也可根据部门、时间与任务名称进行筛选 图1 入口展示 积分导出/撤销 操作路径：报表-排行-积分排行-详情（单个用户）-导出/撤销 图2 积分导出/撤销 父主题： 报表

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学分排行 用于查看学员的学分获得情况，学分排行榜支持导出，也可以进行学分的导入。 图1 入口展示 学分导出/撤销 操作路径：报表-排行-学分排行-详情（单个用户）-导出/撤销 图2 学分导出/撤销 父主题： 报表

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排行榜 排行榜是文本组件的一种，用于根据一定的条件，描述数据的先后关系。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“排行榜”组件至画布空白区域，如图1。 图1 排行榜 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。

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排行榜 排行榜是文本组件的一种，用于根据一定的条件，描述数据的先后关系。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“排行榜”组件至画布空白区域，如图1。 图1 排行榜 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。

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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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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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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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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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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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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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