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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新建主机 （推荐） 功能介绍 在指定主机集群下新建主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String 主机集群id

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新建主机集群 （推荐） 功能介绍 在项目下新建主机集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息

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查询主机集群 （推荐） 功能介绍 根据主机集群id查询主机集群详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/resources/host-groups/{group_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String 主机集群id

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删除主机集群（推荐） 功能介绍 根据主机集群id删除主机集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/resources/host-groups/{group_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String 主机集群id

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查询主机详情 （推荐） 功能介绍 根据主机id查询主机详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/{host_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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项进行设置或通过应用场景匹配来获取更准确的推荐。 须知： CPU阈值计算规则：基于源端主机的CPU核数，采用向上取整至最接近的2幂次指数。例如：源端主机为2核或3核CPU，阈值计算为4核，因为4是大于3的最小2的幂次；源端主机为4核CPU，阀值则为8核，8是大于4的下一个2的幂次。

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查询主机列表 （推荐） 功能介绍 根据主机集群id查询指定主机集群下的主机列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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最小长度：32 最大长度：32 host_count Integer 集群内主机数量，一个主机集群内最多可添加200台主机 最小值：0 最大值：200 name String 主机集群名 project_id String 项目id，获取方式请参见获取项目id。 os String

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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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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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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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推荐 最小二乘法 向量召回评估 协同过滤-Item-based swing 父主题： 模型工程

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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选择源端安装的Edge工具，以及网络接入方式（如果采集的主机与安装Edge的主机处于同一VPC内，可以选择私网接入，否则需要选择公网接入），单击“确定”。绑定成功后，主机的采集设备列状态会变为已绑定。 采集设备绑定成功后，还需要为主机绑定凭证，单击主机凭证列的“绑定”，弹出绑定凭证窗口。 选择主机凭证，如未提前在Ed

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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查看CPU 场景描述 本文主要介绍如何Ubuntu系统下查看物理CPU、CPU核心数、逻辑CPU。 物理CPU：插在 裸金属服务器 上的真实的CPU硬件，一般一台裸金属 服务器 都会配置2块及以上的物理CPU。 CPU核心数：随着CPU技术的发展，现在的每一块物理CPU都是多核的CPU处理

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