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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则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 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

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请联系客服在旧的实例上通过数据重建的方式从DDS 4.4升级到DDS 4.4 pro。 注意事项 DDS实例切换到增强二进制后，切换之前的备份文件，不支持恢复到当前实例或者新实例。 DDS实例切换到增强二进制后，不支持将备份文件恢复到切换之前的时间点。 DDS增强二进制的数据备份文件，不支持恢复到本地自建数据库。

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创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在“数据处理”页

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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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11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用计算增强型：该类型实例具有性能稳定且资源独享的特点，满足计算性能高且稳定的企业级工作负载诉求。 磁盘增强型：该类型实例能提供可使用本地磁盘存储以及更

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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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NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 规格 表8 P2vs型弹性 云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB）

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支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开

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增强OpenSearch集群数据导入性能 特性介绍 数据导入性能增强为 云搜索 服务自主研发的特性，通过优化Bulk路由、文本索引加速、分词加速等方式，有效提升导入性能以及降低写入拒绝的情况。适用于索引分片较多、文本索引量大、导入吞吐量高的场景。 表1 数据导入性能优化方式 优化方式

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E容器实例弹性到CCI服务的方法请参见CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用，并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进行解耦，详情请参见使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩。 组件介绍 工作负载弹性伸缩类型介绍 表1

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生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。 单击图标，运行“生成迁移后的源数据实例”代码框内容。 生成目标数据实例 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

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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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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景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现：

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l能力增强微调”或“通用能力增强微调”。 Functioncall能力增强微调：具备Functioncall能力的模型能够识别并执行函数调用或API调用，通过功能调用微调数据集增强模型的扩展性。 通用能力增强微调：广泛应用于各个领域，针对特定任务或行业需求，通过领域微调数据集增强模型领域能力。

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增强Ⅱ型规格 集群 副本集 父主题： 测试数据

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