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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决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、

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华为云MetaStudio分身数字人驱动算法 备案编号 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

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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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ModelArts集成了深度学习和机器

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ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多

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对业务场景为简单场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，

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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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硬件安装 根据网络规划时的网络设备安装点位设计、设备间互联等信息，完成网络设备的硬件安装、连线、上电等操作，参见表 硬件安装与布线任务一览表。 表1 硬件安装与布线任务一览表 任务 任务说明 参考链接 安装硬件设备 硬件设备安装需要遵循施工规范，常见的硬件施工规范有： 物理设备必须可靠接地。

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硬件介绍 USG6603F-C 本文档中的图形仅供参考，设备外观请以实际发货为准。 USG6603F-C支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HiSecEngine 天关 硬件指南》。 图1 USG6603F-C外观和辅料 表1 USG6603F-C业务口说明 接口名称

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预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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格限制，其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 IoT边缘服务对部分常见硬件提供认证，同时与昇腾芯片深度集成，提供高性能、低成本的边缘AI推理算力。认证设备见表4。 如需边缘节点（专业版）的主备方案，则要预留备节点的硬件资源，规格与主节点一致。 表1 硬件规格要求 场景 规格要求

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硬件准备 首先需要准备一台Linux系统的物理 服务器 作为镜像制作服务器（即宿主机），以及一台用于登录宿主机的本地Windows跳板机（物理服务器或虚拟机）。 制作x86镜像选用x86服务器，制作ARM镜像选用ARM服务器。推荐宿主机ISO镜像为： x86：CentOS 7.x ARM：Ubuntu

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0/0/22和GE0/0/23配对）支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HUAWEI USG6000E系列硬件指南》。 USG6301E-C（TianGuan310）, USG6501E-C（TianGuan510） 图1 USG6301E-C（TianGuan310）

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硬件介绍 本章节以USG6525E为例，其他机型与USG6525E存在少许差异，具体请参见《HUAWEI USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。USG6000E-Sxx系列请参见《eKitEngine USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。

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