知识图谱 NLPKG

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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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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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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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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管理图谱 如何全量更新图谱 如何查看图谱中的整个实体关系 如何增量更新图谱 图谱版本更新后，历史版本是否支持图谱预览

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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创建图谱 为什么选择图谱规格时无法选中 如何创建知识图谱 什么是信息抽取 什么是字段抽取函数 什么是知识映射 什么是知识融合 怎样配置实体唯一标识字段 配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 为何

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预览图谱 针对已创建的知识图谱，您可以预览指定实体的不同结构形式知识图谱。 前提条件 已创建知识图谱，详情请见智能一键构建图谱和普通配置构建图谱。 已发布图谱版本，详情请参见发布图谱版本。 进入图谱预览页面 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，

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删除图谱 如果您创建的图谱将不再使用，您可以删除图谱以释放资源。 当前仅支持删除标准版和高级版的图谱，且图谱状态是可用或故障。体验版创建后仅支持体验30天，30天后KG服务会自动删除超过期限的体验版图谱。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱，如果体验版图谱到期自动删除，无法再次创建体验版图谱。

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导出图谱 对于已经创建的图谱版本，支持导出图谱版本至OBS桶。导出的图谱可以通过“全量更新 > 图谱导入”进行恢复。 导出的图谱版本包含以下信息： csv文件夹：存放csv源数据文件 ontology.json：图谱本体配置文件 pipeline_config.json：流水线配置文件

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增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。 增量更新图谱 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击图谱卡片。 进入图谱详情页面。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面

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准备图谱数据 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。 数据格式要求 XLSX文件 该类型为结构化数据输入格式。使用XLSX文件，即表格文件作为数据源时，文件必须为.xlsx格式，文件中每一个工作簿为一类数据，工作簿名为数据类型名。每个工作簿

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量

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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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管理图谱版本 图谱版本管理简介 发布图谱版本 查看/修改本体 查看流水线 查看质检报告 删除图谱版本 导出图谱

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