无服务器图片生成缩略图

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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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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页面上传图片，如图3所示。 上传图片至piccomp桶后OBS会自动生成事件触发工作流运行，将图片压缩。 触发器执行存在一定的延时，大概5分钟生效。 图3 上传文件 查看图片压缩效果 压缩后的图片存放在piccomp-output桶的output文件夹中。如图4所示，图片大小均有变小，实现了对图片的压缩。

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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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图片质量类报错处理办法 问题现象 调用 文字识别 API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法 请参考产品介绍 > 约束与限制章节检查图片的格式、像素是否符合规范。

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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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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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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数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无 MRS 权限怎么办？

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质量建模 质检项 功能概述：该模块主要是对质检项进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员：系统管理人员。 路径：质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述：该模块主要是对质检模板进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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创建数据质量操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“数据质量”页签，单击上方“创建”，进入“创建数据质量”页面。 在“创建数据质量”页面，单击“添加数据质量算子”选择“数据质量检测算子”。 填写基本信息并选择计算引擎。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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表进行质量评分。 对于以上两种不同的质量报告，均支持按天查看质量评分，查看最近7天的质量评分历史变化趋势，以及逐层下钻查看质量评分来源及关联的数据质量规则。 图21 质量报告 数据质量提升是一个发现问题、分析问题、处理问题的过程，首先是基于质量作业的监控发现并跟踪数据质量问题，其

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