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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编辑schema 物理表操作 新增物理表 选中页面左侧物理模型树最末级节点（“schema”节点），右侧表格上出现“新增物理表”按钮。 单击“新增物理表”按钮，跳转进入新增物理表页面。 填写表信息，新增字段，单击“提交”按钮完成操作。 图6 新增物理表 图7 填写物理表信息 编辑物理表：单击

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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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物理模型支持导出表和表关系，操作步骤与逻辑模型导出实体与关系一致，参考导出实体和关系 图9 导出表和关系 父主题： 信息架构设计

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径参数。 约束与限制： 1、target_model_id与target_model_name不对应时，target_model_id优先级高于target_model_name。 2、target_model_id与dw_type不对应时，会找不到模型，提示：模型不存在。 调用方法

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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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针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而Mode

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物理参数 表1 物理参数 参数名称 内容 系统 CPU 8核 RAM 8 GB Flash 64 GB AI算力 4 T+2 T 操作系统 支持HarmonyOS，选配OPS支持Windows 10 屏幕显示 背光类型 D-LED 显示比例 16 : 9 分辨率 3840 * 2160

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。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，提升内容生成的效率。 算法运行机制 训练阶段输入预先获取的高质量语音及其表情基系数，通过学习获得语音特征与表情基系数的关系。 用户使用时，输入音频流或音频文件。 音频经过安全审核后，进入下一步操作，否则不返回结果。 对音频特征提取后，获取

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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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000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法设计与优化-标准版 对人工智能场

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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敏捷实践之物理看板与电子看板 选择物理看板还是电子看板 敏捷项目最终的成功还是失败，与使用物理看板还是电子看板没有绝对的因果关系。换个方式说，选择哪种看板不是对与错，而是适合与不适合。所以，要思考的是哪种方式更适合你的团队。 物理看板的优势和劣势 优势 成本低：几乎不需要成本，办

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模型上传与加载 将您自定义的模型上传到对应的路径下，如CheckPoint模型、VAE模型和Lora模型。 图1 CheckPoint模型 图2 VAE模型 图3 Lora模型 上传完成后回到Stable-Diffusion WebUI界面重新加载模型后即可看到新增模型，加载需要较长时间请耐心等待。

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模型能力与规格 盘古NLP大模型能力与规格 盘古科学计算大模型能力与规格

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物理话机事件 座席物理话机状态未知 座席物理话机挂机 座席物理话机摘机 座席物理话机振铃 座席物理话机忙事件 父主题： 事件

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物理连接 物理连接是对接入点和本地数据中心之间建立的网络线路的抽象，以方便对线路进行管理。 我们为您提供上云的物理线路端口，您创建物理连接后，还需要运营商为您进行线下施工，搭建物理线路。 物理连接是您本地数据中心上云的专属通道，与传统公网相比，更稳定可靠，安全隔离，并且提供最大100Gbps的高性能传输速率。

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可选择“预训练”和“微调”。 基础模型 可以选择“从资产选模型”和“从任务选模型”，模型会自带时间分辨率，会根据预设的时间间隔处理和生成预测结果。 若训练类型为“预训练”，训练任务使用训练数据重新训练出与基础模型分辨率相同的模型。 若训练类型为“微调”，训练任务会使用训练数据在基础模型的基础上进行训练。

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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进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbone、实时样本增强（随机翻转、裁切、对

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