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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推荐配置（可选） 成功添加加速 域名 以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 提高缓存命中率、优化加速效果 使用场景 配置项 说明 缓存命中率低、加速效果不明显 配置缓存规则 合理配置不同资源的缓存过期时间和优先级，能有

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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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PC推荐配置是多少？ 推荐配置： CPU： Intel i7 四核 3.0GHZ及以上 内存： 8GB及以上 可用硬盘空间： 8GB及以上 父主题： 产品规格

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网站接入后推荐配置 配置PCI DSS/3DS合规与TLS 开启IPv6防护 开启HTTP2协议 配置WAF到网站 服务器 的连接超时时间 开启熔断保护功能保护源站安全 配置攻击惩罚的流量标识 配置Header字段转发 修改拦截返回页面 开启Cookie安全属性 父主题： 网站设置

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HRTC码率帧率配置推荐 父主题： 接口参考

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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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Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2

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工作负载推荐配置 当您在CCE集群中部署工作负载时，需要结合实际的业务场景和环境，对您的工作负载进行适合的配置，以保证您的工作负载可以稳定、可靠地运行。本文为您提供部署工作负载时的一些推荐配置及建议。 声明Pod的资源（Request和Limit） 容器的Request及Limi

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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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诊断”。 深度诊断功能依赖UniAgent，如果提示未安装UniAgent或者安装失败，请参考为E CS 安装UniAgent进行安装，否则无法发送命令。 图1 深度诊断 勾选“同意安装插件并采集数据”后，单击“确定”。 诊断结果及说明，请参见深度诊断结论。 在诊断结果的“诊断报告”页签查看诊断详情。

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修改结构化配置（推荐） 功能介绍 该接口通过结构化模板修改结构化配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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算子推荐列表配置 算子的推荐列表目前通过配置文件写死，后续支持智能推荐系统。 配置文件配置一个推荐树，以“key/value”的形式存储。“key”表示算子类型，“value”表示该算子的推荐操作ID列表。 配置示例，如下所示： export const RecommendationTreeConfig:

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您也可以使用Pod的拓扑分布约束实现多可用区部署。 系统插件多可用区部署 与应用多可用区部署类似，CCE系统核心插件（如CoreDNS、Everest等）的无状态应用（Deployment）实例支持多种多可用区部署模式，满足不同场景下的用户诉求。 表1 插件多可用区部署说明 部署模式 配置说明 使用说明 推荐配置场景

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单击“编辑”，进入智能分析助手详细信息界面。 单击“问题推荐 > 问题配置”下方的编辑框，进入编辑状态，输入问题后单击空白处或者按下回车键保存（图1）。 图1 问题配置 返回智能分析助手界面，单击“问答”，进入智能分析助手问答界面，可在推荐问答页面查看配置的问题（图2）。 图2 推荐问题 单击推荐问题，快速进行智能问答（图3）。

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创建结构化配置（推荐） 功能介绍 该接口通过结构化模板创建结构化配置，便于参数提取且简化参数结构，推荐您使用。 单个用户每秒仅能调用1次该接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

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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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