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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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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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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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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GIN提示与技巧 创建vs插入 由于可能要为每个项目插入很多键，所以GIN索引的插入可能比较慢。对于向表中大量插入的操作，我们建议先删除GIN索引，在完成插入之后再重建索引。与GIN索引创建、查询性能相关的GUC参数如下： maintenance_work_mem GIN索引的构

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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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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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GIN提示与技巧 创建vs插入 由于可能要为每个项目插入很多键，所以GIN索引的插入可能比较慢。对于向表中大量插入的操作，我们建议先删除GIN索引，在完成插入之后再重建索引。与GIN索引创建、查询性能相关的GUC参数如下： maintenance_work_mem GIN索引的构

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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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文档基本使用技巧 技巧1：基本使用逻辑说明 用时序图展示各端接口使用顺序，单击相应接口可以快速查看相关接口使用方法。 技巧2：接口总览说明 包括SparkRTC接口总体功能流程图和接口列表，根据功能分类可以快速查找具体功能单个接口，方便接口对接。 技巧3：单个接口使用须知 接口使

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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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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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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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创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。

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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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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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果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类

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功能咨询 什么是自动学习？ ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测？ 自动学习和订阅算法有什么区别？ 父主题： Standard自动学习

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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