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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数据采样 如果数据量太大，造成特征操作等待的时间长，用户可以通过采样功能减少特征处理的数据量，提升特征处理的速度。 数据采样提供如下两种方式，请根据实际情况进行选择： 随机采样：按照比例进行样本数据的随机采样。 分层采样：如果一个特征或多个特征组合样本值的类型多样，为保证采样数据

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仅支持对刚导入的数据进行数据采样，不支持对已执行过特征操作的数据进行数据采样。 数据采样操作步骤如下。 在特征工程首页，单击特征工程所在行，对应“操作”列的图标，进入特征操作界面。 单击，弹出“采样”对话框。 配置采样参数如表1所示。 表1 采样参数设置 参数名称 参数描述 采样方法 数据样本采样的方法。

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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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，不可再进行追加上传。 第一次调用追加上传时，如果已存在同名的普通对象，则会抛出异常（HTTP状态码为409）。 追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过

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象，不可再进行追加上传。 第一次调用追加上传时，如果已存在同名的普通对象，则会抛出异常（HTTP状态码为409）。 追加上传返回的ETag是追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过AppendObjectResult

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为409）。 追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过返回结果中InterfaceResult.NextPosition获取下次追加上传的位置；或者通过ObsClient

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采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样

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为409）。 追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过返回结果中InterfaceResult.NextPosition获取下次追加上传的位置；或者通过ObsClient

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对同一个对象追加数据内容。Body与SourceFile不能同时使用。当Body与SourceFile都为空时，上传对象的大小为0字节。

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不可再进行追加上传。 第一次调用追加上传时，如果已存在同名的普通对象，则会抛出异常（HTTP状态码为409）。 每次追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可

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采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1

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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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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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同一个桶中存储的对象名必须是唯一的。 每次追加上传都会更新该对象的最后修改时间。 服务端加密SSE-C方式，那么追加上传和初始化段一样，设置诸如x-obs-server-side-encryption之类的请求Header，后续追加上传也必须携带。 服务端加密SSE-KMS方式，

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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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APM指标数据采样策略是什么？ 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后，APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据，不涉及个人隐私数据，详细内容请参见数据采集。 APM可以通过非侵入方式采集APM 探针提供的应用数据、基础资源数据、用户体验数据等多项指标。 指标数据周期性完整采集，默认采集周期为1分钟。

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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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