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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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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入门 访问 资源编排 服务 资源栈状态 创建资源栈 查询资源栈 更新模板或参数 创建执行计划 价格预估 删除资源栈 资源栈详情 父主题： 资源编排

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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入门 流程简介 设置用户权限 登录OBS管理控制台 下载OBS Browser 创建访问密钥（AK和SK） 登录客户端 添加桶 上传文件或文件夹 下载文件或文件夹 删除文件或文件夹 删除桶

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建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解CloudTable相关的基础知识，包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍，以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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入门 DIS使用流程简介 步骤1：开通DIS通道 步骤2：准备DIS应用开发环境 步骤3：发送数据到DIS 步骤4：从DIS获取数据 获取认证信息 连接OBS 自动创建委托

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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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Cromwell引擎 什么是Cromwell引擎 管理Cromwell引擎 投递Cromwell任务 02 入门 基于基因容器提供的原始数据演示如何使用基因容器创建并执行GATK4最佳实践流程。 快速入门 入门必读 基于CCI执行GATK4最佳实践流程 04 实践 介绍基因容器在不同场景下的具体实践应用。

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Package tOward Next GEneration）是由北京大学高毅勤教授课题组与华为团队联合开发的新一代分子动力学模拟程序，具有高性能、模块化等特性，是一个完全自主研发的分子模拟软件库。基于高毅勤教授课题组和华为团队的技术支持，已经实现自由能微扰加速10倍以上。 父主题：

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Package tOward Next GEneration）是由北京大学高毅勤教授课题组与华为团队联合开发的新一代分子动力学模拟程序，具有高性能、模块化等特性，是一个完全自主研发的分子模拟软件库。基于高毅勤教授课题组和华为团队的技术支持，已经实现自由能微扰加速10倍以上。测试 父主题：

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