创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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证声明）标准，支持分布式身份管理能力，降低合作各方间信任成本、提升整体协作效率。 基于 区块链 构建数据可信共享平台，促进多方数据可信流动、打破数据孤岛，发挥数据价值。 基于区块链、TEE（Trusted Execution Environment）技术和联邦学习等技术构建数据不出域

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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。

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 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 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划

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分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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什么是 图像搜索 图像搜索（ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中，所有实例都运行在独立的 云服务器 上，主要包括以下实例： ABAP Central Services

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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基于华为DFV存储，提供分布式、强一致和高性能的存储能力，此层来保障数据的可靠性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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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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定界应用与资源的问题。 优势 应用自动发现：自动部署采集器，针对应用的运行环境，主动发现应用并进行监控。 跨云服务的分布式应用监控：对于同时使用了多种云服务的分布式应用，提供统一的运维平台，便于您对业务进行立体排查。 告警灵活通知：提供多种异常检测策略并支持丰富的异常告警触发方式及API。

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 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，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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