在线教育 根据教育内容和要求，您可以设置适当的审核规则，帮助您识别出含有敏感词、不当内容的音频，及时发现并处理不合规的内容。 场景优势： 审核效率高：减少人工审核的工作量，提高教学内容的准确性，避免出现错误或不当的言论。 准确率高：过滤掉不良信息和不当言论，保证教学内容安全。 内容审核-视频 流

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常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网

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进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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metastore.server.min.threads MetaStore启动的用于处理连接的线程数，如果超过设置的值之后，MetaStore就会一直维护不低于设定值的线程数，即常驻MetaStore线程池的线程会维护在指定值之上。 200 hive.server2.enable.doAs

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随着全球科技竞争的加剧和国际制裁背景下，中国企业对国产自主算力的需求迅速增长。昇腾行业大模型适配服务凭借其强大的高性能计算能力和深度学习算法优化，成为推动国内信创产业发展的关键力量。而各地国产化算力中心建设完成后，客户常因技术栈差异面临软硬件兼容性和使用困难，缺乏对华为昇腾AI平台的深入了

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围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 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

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Gallery。 订阅免费模型 发布免费模型 数据集的分享和下载 AI Gallery的资产集市提供了数据集的分享和下载。订阅者可在AI Gallery搜索并下载满足业务需要的数据集，存储至当前帐号的OBS桶或ModelArts的数据集列表。分享者可将已处理过的数据集发布至AI Gallery。

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SQL_AUTOCOMMIT_ON, 0); // 5. 连接数据源，这里的userName与password分别表示连接数据库的用户名和用户密码。 // 如果odbc.ini文件中已经配置了用户名密码，那么这里可以留空（""）；但是不建议这么做，因为一旦odbc

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能 问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持专业版、旗舰版两种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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