keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Accel

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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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invalid_device fstab中的设备检查 当前实例的/etc/fstab文件中配置的某个设备不存在，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem.device_mount_failure fstab中的设备挂载状态检查 该实例存在未在/etc/fstab中配置自动挂载的云盘，可能会导致实例无法启动。

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 >

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协同人的数据监控范围遵循当前用户针对该学习项目选择的数据数据范围 设置完毕后单击【发布】即可，该学习项目创建完成 学习项目管理 任务分派 通过【任务分派】功能可以指派具体人员学习，被选中的学员会将以任务形式接受消息通知和待办，需在规定期限内完成学习任务。管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 操作路

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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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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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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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单击“训练”，模型将在后台启动训练，模型的状态可以在历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型，需要发布上线，才能生效。发布指定模型后，会替代当前的线上模型版本。 在模型管理页面，在需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 在“上线模型”对话框中，确认模型信息后，单击“确认”上线模型。

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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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学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

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返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。

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对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任

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查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。 您也可以批量勾选所有应用进程，单击进程列表左上方的“批量标记”，进行批量标记。 在标记弹窗中，选择进程“信任状态”。 可选择可疑、可信和恶意三种信任状态。 单击“确认”，完成标记。

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似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 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。

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0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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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可完

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展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。

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