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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功能总览 ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境

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上传数据集失败如何处理？ 问题原因 上传数据集失败，一般是因为数据集格式不对导致的。不同行业套件的工作流，对数据集要求也不同。 首先请检查数据集是否符合要求，各个套件的数据集要求如下： 文字识别 套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件 确认数据集符合要求后，将数据集上传至OBS桶。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式

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如何做课程学习？ 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

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8，是行业领先水平。 衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。 收敛时间，即达到一定的收敛精度所需的时间。 吞吐量一般取决于 服务器 硬件（如更多、更大FLOPS处理能力的AI加速芯片，更大的通信带宽等）、数据读取和缓存、数据预处理、模型计算（如卷

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度

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免费体验 自动学习 自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人

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如何订阅数据集 订阅数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的订阅数据集章节。 父主题： 数据集

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如何下载数据集 数据集服务支持下载数据集到OBS桶，下载数据集到OBS桶的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“下载数据集到OBS桶”章节。 父主题： 常见问题

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如何发布数据集 发布数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的申请发布数据集章节。 父主题： 常见问题

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如何发布数据集 发布数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的申请发布数据集章节。 父主题： 数据集

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如何订阅数据集 订阅数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的订阅数据集章节。 父主题： 常见问题

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如何下载数据集 数据集支持下载数据集到OBS桶和本地目录，下载数据集到OBS桶的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“下载数据集到OBS桶”章节，下载数据集到本地目录的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“申请本地下载数据集”~“下载数据集到本地”章节。 父主题： 数据集

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数据集如何切分 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。

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两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重

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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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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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