本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、 机器翻译 、文本分类、图像生成等任务。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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删除该环境变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定： TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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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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en系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定： TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads

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qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct Qwen2_VL（支持多模态数据集） qwen2_vl-2b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main

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桶时，HDD对象的临时存量话单。 文件系统容量 pfs_size 存储费用 单AZ并行文件系统数据所占用的存储空间容量产生的费用。 多AZ文件系统容量 pfs_size_3az 存储费用 多AZ并行文件系统数据所占用的存储空间容量产生的费用。 特殊计费规则：小额累计 扣费的最小粒度为0

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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选择训练数据中的部分时间数据，训练数据集尽可能多一些。 验证集 选择验证集中的部分时间数据，验证集数据不能跟训练集数据重合。 高空层次 设置训练数据的高空层次信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的高空层次，训练任务会根据您配置的高空层次对模型重新进行训练。 高空变量 设置训练数据

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en系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定： TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads

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qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct Qwen2_VL（支持多模态数据集） qwen2_vl-2b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main

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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

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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暂不支持跨区域复制 暂不支持多版本控制 暂不支持配置桶清单 暂不支持配置静态网站托管 暂不支持配置桶默认存储类型 不支持深度归档，支持标准、低频和归档 暂不支持专属对象存储场景 暂不支持DWR数据工坊对接 并行文件系统可以挂载至多个 Linux服务器 实现并行读，但不建议使用此方法并发写。

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qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct Qwen2_VL（支持多模态数据集） qwen2_vl-2b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main

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图说TDIS 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TDIS 01 了解 可信分布式身份服务为个人和企业用户提供统一的分布式身份标识，支持多场景、细粒度的可验证凭证管理能力。 产品介绍 产品概述 产品功能 03 入门 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭证签发、密钥托管等扩

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspee

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