模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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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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支持用户通过程序调用内置的UI组件，为自己的程序添加自定义的界面控件，实现交互式的可视化遥感分析 图9 内置UI交互能力的风云4A沙尘分析应用 具备在线零代码遥感与地理 数据可视化 分析能力，通过简单快速操作可完成对农业生产、气象监测、城市变化、双碳减排、人文经济等各个行业数据的展示与分析。 图10

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CCE：CCE是一种托管的Kubernetes产品/服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学

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应用场景说明 在ISDP系统的采集功能使用过程中会产生大量照片与视频，这些影像数据会作为后续人工智能AI模型的训练数据集，影像数据包含图片与视频。 在ISDP中，检查单、任务单、子任务单以及问题单都独立具备影像采集的能力。 在形成可用的训练数据前，需要对这些影像数据进行正负样本的

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可演进：学件本身需要可演进，能适应环境，可增量学习 可了解：规约需要给出模型应用场景。 学件还具备如下特点和优势： 可不依赖数据：通过数据训练好的模型提供出去。把参数、网络结构等内容提供给出去，不提供数据，解决数据安全问题。 可不依赖专家：具备基础模型，在约定的模型应用场景中可部分重用。

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Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

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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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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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NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 规格 表8 P2vs型弹性 云服务器 的规格 规格名称 vCPU

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，实现了对样本中可能存在的包括新型冠状病毒在内的各种病毒的快速检测，并在线分析各种病毒的相对载量。 抗病毒药物研发 计算机辅助药物筛选根据病毒靶点和小分子药物的3D结构，计算病毒蛋白与药物之间的结合能量，实现从成千上万的小分子库中筛选出与病毒结合最紧密的候选药物，从而快速为药物研究和临床试验提供方向。

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标记学习案例/取消学习案例样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/。 单个下载样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的或单击样本，在样本详情页面单击样本中的 按按键告警归类 单击对应的“告警样本数”或“有效告警样本数”列的数值，“告警样本数

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数。 返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播

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控，并对作物长势进行监测。 当前农业生产及管理部门的痛点： 农业政府 缺少基于卫星遥感&人工智能的能力，无法对园区的作物快速精准的识别，无法聚焦作物提供农业气象服务和决策分析； 传统管理偏重于一产，无法有效的实现一二三产全产业链的提质增效； 传统种植标准不一致，导致产品一致性、品牌营销层次不齐；

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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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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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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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感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图

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资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度

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