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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生成分子SVG图 功能介绍 生成分子SVG图。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/svg 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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输入为单人表演视频。 通过视频抽帧得到单张图片。经过安全过滤，判断是否通过安全筛选，若不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识别手部区域转化为手部骨骼驱动数据，识别身体转化为人体骨骼驱动数据。

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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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在诊断结果的“诊断报告”页签查看诊断详情。 图2 诊断报告 在“诊断详情”区域，单击异常项左侧的“”查看异常详情，并根据“优化建议”进行处理。 图3 诊断异常项（示例） 深度诊断结论 诊断项ID 诊断项名称 诊断结论 guestos.cpu.high_total_usage 总CPU占用率过高 实例整体CPU占用率已超过80%。

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的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一些图片用于训练，但是其质量难以保证，有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求；图片也可能有部分损坏，造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此，数据校验非常重要

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在页面右上角，单击“查看统计”，进入统计页面。 单击“点击创建”，进入视图编辑页面。 图1 创建视图 在视图编辑页面，拖拽所需的组件到视图设计区，并在右侧属性面板中按照下图，分别设置组件属性。 通过数据组件饼图、柱状图、折线统图等，可以帮助用户清晰、多样化的展示数据。 图2 视图属性设置 完成后，单击“保存”，返回应用开发页面。

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单击模型生成的2D图像生成作业名称，即可查看模型生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。

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根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中，S表示源数据，T表示目标数据，X表示数据特征，Y表示数据标签。 单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置 图12 循环任务设置1 图13 循环任务设置2 报名设置 管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑

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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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ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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每个章节学习到最后的时候，会提示“第X章节完成学习”，该章节会自动变成完成状态。 图8 使用数据网络时的提示页面 学习PDF类型的章节。 学习PDF之前需要先下载下来，然后使用第三方软件打开学习。 图9 打开PDF之前需要先下载下来 课程的章节都学习完毕后，手动点击“确定完成课程”按钮可以完成课程学习。 图10 所有章节已完成后，可以点击确定完成课程

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stream_graph 是 String 静态流图的描述信息。 请求示例 生成Flink SQL作业的静态流图，流图的类型为静态流图。 { "job_type": "flink_opensource_sql_job", "graph_type": "job_graph",

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整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与

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代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题： Java

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生成toString() 使用此Source Action生成返回类的字符串表示形式的toString()方法。在Generate toString()对话框中，选择要在生成的toString()方法中返回的字段。 父主题： 代码生成

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