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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支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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若调用SDK接口时涉及到部分字段包含中文后报错的问题，如description字段，请在python文件头部添加“# -*- coding: utf-8 -*- ”，具体做法请参考Python使用UTF-8编码。

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一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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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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.)，长度2-64个字符，仅支持中英文开头。 数据配置 数据集 在下拉列表中选择数据集。 数据集版本 在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

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两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重

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对项目的简要描述。 “数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动

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对项目的简要描述。 “数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动

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对项目的简要描述。 “数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动

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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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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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对项目的简要描述。 “数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动

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支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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终端输出中文乱码问题 针对终端输出乱码问题，解决方式有如下两种： 一种方法是运行配置启动参数中加入VMOptions参数: -Dfile.encoding=gbk； 但是这种方法不能解决所有的乱码问题，考虑到实际项目中可能用到Scanner的交互式输入的场景比较少，另外一种方式就

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介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 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

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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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