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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质量管理 应用场景说明 业务流图 配置采集模板 配置审批流及匹配规则 创建质检任务 执行采集 评审质量检查单 创建质量检查问题 生成质检报告

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质量管理 委外质检 委外到货后会将到货信息推送至系统中的通知消息中自动生成委外质检任务，质检员单击信息通知跳转到委外质检任务页面中。（或者可以单击需要扫描打印出来的包装二维码（批次信息），进行委外质检） 基本信息 单击消息通知的委外入库检的消息，进入到委外质检页面（或者单击工作台的委外入库检功能，进入委外质检页面）；

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质量管理 来料检验 功能概述：来料检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。 路径：质量管理→来料检验。 图1 来料检验 发货检验 功能概述：发货检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。

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质量管理 质量计划 质量检验

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质量管理功能 检测模板 检测模板用于配置各个质量管理环节的质量检测模式。主要包含以下三方面内容： 场景：当前模板在来料检验、过程检验（细分为首检、末检、巡检、成品检验四种类型）、发货检验的哪些阶段使用。 产品/物料：当前模板针对是哪些物料或产品的检验。 项目内容：分别都需要检测哪

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数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理

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数据质量管理 内置质量规则 内置多种质量规则，如：空值校验、重复数据校验、时延校验、聚合计算校验等校验多种校验方式，支持从合理性、完整性、唯一性、准确性、规范性、一致性、及时性等质量评分指标对数据质量进行监控。 图1 内置质量规则 自定义质量规则 支持用户通过自定义 SQL 校验

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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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辅助、视频协同、学习推送 项目助理/后台人员 调度监控, 创建任务, 创建问题, 制定作业规则, 定义问题分类, 维护人员技能, 编制学习方案，制定积分方案 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 编排能力, 调度算法, 指标卡片编排, 学习推送 项目执行管理人员

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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