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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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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虚拟机服务访问虚拟机服务 启动ASM-PROXY后，虚拟机服务之间可以互相访问，如下图所示。 验证流程 准备两台E CS 虚拟机。 虚拟机1请参考部署ASM-PROXY部署PROXY，虚拟机2可以不用部署。但请确保虚拟机间网络正常，且安全组、防火墙已放通。 在虚拟机1上部署httptest应用。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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、趴、跳、跑）、交互（救人、拾取、换弹）等操作，产生复杂的组合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享

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安装虚拟机 安装虚拟机说明 操作系统分区建议 SUSE 11 SP4 Ubuntu 18.04/Ubuntu 16.04/Ubuntu 14.04/Debian 8.6 SUSE 15/SUSE 12系列 父主题： 安装并配置虚拟机（Linux）

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虚拟机集群 创建集群 创建扩容模板 父主题： 部署服务

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虚拟机部署 创建部署任务 创建部署模板 父主题： 部署服务

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恢复虚拟机磁盘到原虚拟机 当需要将已经备份的单个虚拟机中的磁盘恢复，用户可以通过该操作将单个虚拟机中的磁盘恢复到原虚拟机。 前提条件 需要恢复的单个虚拟机中的磁盘已经成功执行全量备份，并且备份副本状态为“可用”。 操作步骤 在导航栏上选择“ > VMware”。 在“备份环境”区

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恢复虚拟机磁盘到指定虚拟机 如果您已对虚拟机磁盘进行备份，可参考本节将已备份的磁盘恢复到指定虚拟机。恢复前请确保目标虚拟机与备份虚拟机的磁盘控制器类型一致，否则将导致恢复失败。 前提条件 需要恢复的单个虚拟机中的磁盘已经成功执行全量备份，并且备份副本状态为“可用”。 操作步骤 在导航栏上选择“

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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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创建虚拟机 创建空虚拟机 安装Linux操作系统 父主题： 基于VirtualBox使用ISO创建Linux镜像

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配置虚拟机 安装virtio驱动 在Windows虚拟机中安装Virtualbox增强功能 安装Cloudbase-Init（可选） 安装一键式重置密码插件（可选） 父主题： 基于VirtualBox使用ISO创建Windows镜像

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虚拟机治理 方案介绍 约束与限制 部署ASM-PROXY 验证服务访问 流量治理 卸载ASM-PROXY

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虚拟机部署 创建部署模板 创建部署任务 父主题： 部署服务

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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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