率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训

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修改聊天背景颜色 Demo已经有几个颜色，点击颜色框即可修改背景颜色，想要自定义颜色可以将下图中红框中的代码替换成想要的颜色。 父主题： 定制实例

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构建加速背景介绍 针对C/C++语言构建工程，需要提升构建效率的问题，编译构建服务支持构建加速能力，通过分布式编译和增量编译等技术实现构建加速。当前支持的构建加速的场景如下： 通过Gcc/Clang实现构建加速 对鸿蒙构建工程配置构建加速 对AOSP构建工程配置构建加速 通过代码缓存方式实现构建加速

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统软硬件端到端的高效协同优化，实现多机多卡分布式环境下训练加速。ModelArts在千级别资源规格多机多卡分布式环境下，典型模型ResNet50 在ImageNet数据集上实现加速比>0.8，是行业领先水平。 衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。

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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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大数据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。

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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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支持类型广：支持多种视频文件格式：AVI、FLV、MP4、MPG、WMV、MOV、RMVB、M3U8等 视频聊天：精准识别和拦截社交/即时通讯场景下的色情、辱骂、暴恐、广告导流等违规内容： 360度全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。 支持类

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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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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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成公共接口后被调用。本节中主要是将服务编排包装成一个公共接口后，供页面调用，“管理设备”功能中涉及的业务逻辑，以及服务编排与脚本关系如表1下所示，详细操作方式及说明请参见创建业务逻辑。 表1 “管理设备”功能需要创建的脚本、服务编排详情 脚本名称 主要作用 关联服务编排 关联公共接口

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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。最小值为0%，最大值为50%。 数据 bg：背景图片地址。 当“bg”有配置时，大屏优先显示“bg”配置的图片； 当“bg”没有配置时，大屏显示“样式”页签中“全局样式”下的“背景图”。 当“背景图”也没有配置时，大屏显示蓝色的背景框。 数据源类型：选择图表的数据源。系统提供了

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指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片 As

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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CCE支持创建SFS存储卷并挂载到容器的某一路径下，也可以使用底层SFS服务创建的文件存储卷，SFS存储卷适用于多读多写的持久化存储，适用于多种工作负载场景，包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等场景。 对象存储卷：CCE支持创建OBS对象存储卷并挂载到容器的某一路径下，对象存储适用于云工作

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视频背景音乐识别 功能介绍 背景音乐识别接口用于识别视频的背景音乐，返回背景音乐名称。 URI URI格式 POST /v1.0/bgm/recognition 请求消息 请求参数说明请参见表1。 表1 请求参数说明 名称 是否必选 类型 说明 url 是 String 视频的U

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自定义背景框 自定义背景框用于在页面添加遮罩层或背景。 在高级页面设计器中，单击，从“装饰 > 通用”中，拖拽“自定义背景框”组件到画布中，如图1所示。 图1 自定义背景框 属性 在属性中，设置自定义背景框组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。 组件名称：设置组件的名称。

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