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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调优前：学习表结构设计 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系

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单击“查看详情”列中，可以查看该厂商漫游调优事件的详情，包括：漫游时间、用户MAC、用户名和漫游结果等。 单击单个漫游事件前面的，可以查看此次漫游出详情、漫游入详情和漫游过程途径AP信息。 功能约束说明 仅支持云AC+FitAP组网，设备版本需R21C10及以上。 父主题： 智能调优

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优时，会基于这个最终shape去做算子调优。如果优先算子调优，这时调优的算子shape不是最终切分后的算子shape，不符合实际使用场景。 本例同时指定了子图调优和算子调优，工具会先进行子图调优，再进行算子调优。

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参数配置完成后，单击“提交”，创建调优任务。 在任务列表，当模型“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。 模型调优时长估算 调优时长表示调优任务的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限，因此计算出的调优时长是个区间。 计算公式：调优时长 = 经验系数 x Iterations

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需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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模板写作技巧 组件启动等待 假设，您要启动A（Application）和S（Service）两个组件，并且A依赖S（即：A -> S），A需要去连接S做业务。以A为Tomcat，S为MySQL为例。 AOS编排时，会根据模板要求先启动S，待S启动成功后（进程启动成功，实际S的业务

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更多玩表技巧 如何设置题目条件 在右侧题目编辑时，选择“此题出现的条件”，设定后，当填写人选择了设定答案后，才会出现此题。 如何设置关联题 在右侧逻辑设置中，选择“此题出现条件”，勾选条件题目和选项，当选择了设定的条件时，则需回复此条件问题。 什么是多次填表 在表单“高级设置”中

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接口使用时注意使用的时机、参数说明。“注意”是强调每个接口使用的注意事项并带有调用该接口的相关回调，对接时需要仔细阅读。 父主题： 使用前必读

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VS Code使用技巧 安装远端插件时不稳定，需尝试多次 Notebook实例重新启动后，需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后，Notebook内安装的插件丢失

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提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题： 提示词写作实践

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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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200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，

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提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务

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据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI

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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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面，有很多编码技巧，在不影响可读性、可维护性的前提下，提升软件性能。结合编程语言，将高性能编码最佳实践内建的规范中，将会充份发挥性能优势，提升软件的执行效率，最终提升产品的竞争力。 高性能编码规范构建策略： JAVA语言：结合语言基础能力的使用、并发模型、部署调优、工具链辅助等维度展开。

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基于表结构设计和调优提升 GaussDB (DWS)查询性能 调优前：学习表结构设计 步骤1：创建初始表并加装样例数据 步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 步骤3：调优表操作具体步骤 步骤4：创建新表并加载数据 步骤5：测试新的表结构下的系统性能 步骤6：调优表性能评估 附录：表创建语法

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