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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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华为云MetaStudio数字人照片建模算法 表3 照片建模算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio数字人照片建模算法 备案编号 网信算备520111252474601230033号 算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。

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实景三维建模 实景三维建模服务将采集的无人机照片快速还原成高精度的3D实景模型，为智慧城市、工地、矿山、应急、安防等领域提供真实可靠的3D模型服务。 为用户提供即开即用的实景三维建模服务，该服务极大简化了实景三维建模过程，帮助用户实现按需建模，最大支持60万张照片一次性建模，实现建

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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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、工地、矿山、应急、安防等领域提供真实可靠的3D模型服务。该服务极大简化了实景三维建模过程，帮助用户实现按需建模，最大支持60万张照片一次性建模，实现建模质量、建模工期可控，开箱即用、随时随地建模。 公测 产品介绍 快速入门 用户指南

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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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建模 单位建模 操作路径：[WEB]建模>单位主数据>单位 新建单位： 进入功能界面后，单击"新建单位”按钮，进入新建界面 按实际需要填写单位信息 单击”确认”按钮提交数据 图1 新建单位 物料建模 物料是原材料、半成品、产成品等企业生产经营资源的总称，本功能用于定义物料的基础资料

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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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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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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基本概念 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。

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数据建模 物理实体物化失败怎么处理？ DataGovernance，DataGenerate和DataModeling三个目录的作用是什么？ 物理实体支持哪些数据源？ 父主题： 常见问题

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工艺建模 制造BOM 功能概述：该模块主要是对BOM进行管理，主要功能包括新增BOM、删除BOM、启用/停用BOM ，添加子件。 操作人员：系统管理人员。 路径：工艺建模→制造BOM 。 图1 制造BOM 工序模板 功能概述：该模块主要是对工序进行管理，主要功能包括新增工序、删除工序、启用/停用工序、查询工序。

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