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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实验报告 实验报告记录了实验的操作信息及步骤完成状态。实验报告中可查看实验名称、实验开始和完成时间、实验内容、实验目标、完成状态、问题列表和过程记录等信息。 在实验报告界面中，点击左上角【返回我的实验】可返回我的实验页面，点击右上角【下载实验报告】可下载实验报告。 至此，相信您已

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实验报告 实验界面中点击实验报告，可浏览该实验的实验内容、实验目标、实验步骤完成状态，及实验问题记录列表、过程记录等内容。 父主题： 实验界面介绍

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删除 学员列表操作栏删除按钮，单击可删除学员。 敏感操作请谨慎。 学习记录管理 学习记录管理主要分统计和管理两部分，针对学员班级学习和实验情况的统计以及记录的管理，班级学员实验报告的评定。 图6 学习记录管理 学习记录统计 从三个维度做了相关统计：课程、实验、测验。但所有的统计都基于班级，可根据需要选择查看某个班级。

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单击“混沌工程>实验报告”，进入“实验报告”页面。 单击“混沌实验”/“混沌实验组”页签，可分别查看对应页签的实验报告。 单击实验报告所在行的“实验报告”，可跳转至具体的报告页面进行查看。 图1 实验报告 单击实验报告所在行的“删除”，单击“是”，可删除此条实验报告。 查看演练报告 登录MAS控制台。 单击“

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用户端的目标是帮助用户快速体验各种应用场景，并提供一站式的学习资源。通过选择对应的学习资源或沙箱实践内容，用户可以进行在线学习和实验。无论是课程学习还是实践操作，用户都可以在学院门户找到所需的功能入口。 另外，用户端还为用户提供了个人中心功能，方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中，用户可以查

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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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要信息。 实验报告：是学生对实验整体掌握情况的反馈，老师可以根据实际情况上传模板，由学生自主完成。 实验附件：是对实验报告的补充，老师根据实际情况上传模板。 截止时间：是学生完成时间的最后期限，学生超过期限无法在进入实验。 提交次数：是在截止时间内，学生可以提交实验报告的次数。

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开始实验之前，最好先下载实验报告，明确哪些需要实现截图，不然要再做一次实验哦。 实验过程中，一定要注意剩余时间，剩余时间一旦为零，会清空当前实验环境。 结束实验。 提交实验报告。 在结束实验之后，单击实验结果，通过上传实验报告或其他实验结果，完成整个实验。 实验报告的提交是有次数限制，请各位同学修改完毕之后再提交。

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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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单击左侧的实验报告，将进入实践结果录入界面。 图5 实验报告 完成状态 完成状态通过上传凭证形式对本次实验进行状态控制。并将自动被统计到实验完成进度中，结束实验将自动提交本次实验报告。 过程记录 用户可单击+录入，也可以在实验过程中单击快速录入按钮进行录入。 实验报告管理 当实验

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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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nytime均可学习； 便捷：无需部署、使用便捷，一键进入学习环境学习进度实时跟踪，维护省心； 动态：实训沙箱（系统镜像、软件版本）、课程资源跟随技术发展动态更新； CAD、CAE、EDA、MES等工具链的教育版及课程资源； 职业标准导向的认证体系，职业课程学习、认证，提供能力评价标准。

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