免费体验 CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测） 部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应

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ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束，验收通过。

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IPD独立软件类项目缺陷流程介绍 缺陷的全生命周期共有分析、修复、测试、验收、关闭五个状态。完整的转状态流程图如图1所示。 图1 缺陷状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 缺陷状态转换操作说明 状态 流转说明 -- 新建缺陷。 缺陷提出人默认为创建缺陷的人。 分析

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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您

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使用CodeArts管理电子商城项目开发流程 方案概述 资源规划 操作流程 实施步骤 附录

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IPD系统设备类项目任务流程介绍 任务全生命周期共有初始、处理中、完成三个状态，完整的转状态流程图如图1所示。 图1 任务状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 任务状态转换操作说明 状态 流转说明 初始 新建任务时，状态默认为“初始”。 处理中 处理完“初始”状态的任务后，将“状态”改为“处理中”。

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IPD系统设备类项目缺陷流程介绍 缺陷的全生命周期共有分析、修复、测试、验收、关闭五个状态。完整的转状态流程图如图1所示。 图1 缺陷状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 缺陷状态转换操作说明 状态 流转说明 -- 新建缺陷。 缺陷提出人默认为创建缺陷的人。 分析

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可完全由

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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IPD系统设备类项目系统特性流程介绍 系统特性全生命周期共有初始、研发、完成三个状态，完整的转状态流程图如图1所示。 图1 系统特性转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 系统特性状态转换操作说明 状态 流转说明 初始 新建系统特性时，状态默认为“初始”。 研发 处理完

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IPD独立软件类项目系统特性流程介绍 系统特性全生命周期共有初始、研发、完成三个状态，完整的转状态流程图如图1所示。 图1 系统特性转换流程图 各状态下对应的操作如表1 特性状态转换操作说明所示。 表1 系统特性状态转换操作说明 状态 流转说明 初始 新建系统特性时，状态默认为“初始”。

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云服务器 卡顿 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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IPD系统设备类项目研发需求流程介绍 研发需求生命周期共有初始、分析、开发、测试、完成五个状态，完整的转状态流程图如图1所示。 图1 研发需求状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 研发需求状态转换操作说明 状态 流转说明 初始 新建研发需求时，状态默认为“初始”。

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