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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如何创建模型工程 登录系统，切换到“软件建模”页签，在页面单击“新建模型工程”。 设置新建模型工程基本信息，保存即可。 父主题： 工程管理

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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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：训练时长约为轻量级的3-5倍；

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在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 更多 模型部署 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用 自定义镜像 创建在线服务，如何修改默认端口？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 ModelArts 构建精准声音模型 利用Mod

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE 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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创建资产模型 点击“新建”，如下图1中①所示 输入模型名称、显示名称，点击确定，如下图1中②所示 图1 新增模型 父主题： 模型管理

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> 我的模型”，进入“模型管理”页面。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。 弹出“创建模型”对话框，如图1所示。 图1 创建模型 按表1填写相关信息。 表1 创建模型参数说明 参数 说明 模型名称 模型的名称。暂不支持修改。 模型模板 选择训练模型预置模板。KG服务预置模型模板有

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创建模型 功能介绍 创建模型。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST https://localhost.com/v1/workspaces/{workspace_id}/models

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创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

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模型”，进入“模型”管理页面。 图2 进入模型管理页面 单击“创建模型”，进入“创建模型”页面。 图3 进入创建模型页面 填写模型基本信息，包括名称、描述等，并选择模型文件的OBS路径，然后单击“立即创建”，详细描述请见： 表2 创建模型的基本信息 参数名称 说明 模型名称 必填，模型的名称。

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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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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下： 用户登录进入计算节点页面。

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output_asset_model_id 否 String 输出模型ID，如果输出到本模型可以不携带；使用导入模型和导出模型接口时，该字段无效 最大长度：128 output_asset_model_name 否 String 输出模型名称，请求中携带该字段时可以不携带output_asset_model_id

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 模型id。 limit_concurrency Integer 限制的并发量。 请求示例 创建模型，模型名称为model_name，类型为二分型，上传项目桶中file/test.csv的模型数据，打开共享开关。 https://{end

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创建模型 构造一个模型。HiLens kit可以使用昇腾310芯片支持的模型来进行推理，使用此方法来构造一个后续用于推理的模型。模型构造失败则会抛出一个CreateError，并在日志上打印出错误码（例如0x1013011为模型路径错误）。当返回的对象被析构时，对应的模型资源也被释放。

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汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ LOG IC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:

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期和资产编码属性，用户可创建一个接口模型，包含这三个属性。而创建实体时，勾选该接口模型即可。 前提条件 已登录应用设计态。 步骤1：填写基本信息 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 接口模型”，进入接口模型页面。 单击“创建”。 在展开的创建接口模型页面，设置如下信息。 图1

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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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