或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF

查看更多 →

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模型的低门槛、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。

查看更多 →

进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部署成功后，可以对模型服务进行模型调测，并支持在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型，可检验模型的准确性、可靠性及反应效果，

查看更多 →

无法发挥云上弹性按需的效果，还影响仿真工作稳定性； 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式，增加了学习成本，降低了工作效率； 多地域的研发中心协同能力不足，计算资源调度差； 作业、资源监控不直观，作业状态通知不全面、不及时，导致作业运行失败频发，资源有效利用率不高。

查看更多 →

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

查看更多 →

知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

查看更多 →

模型输出的精确把控，不用进行强化学习，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

查看更多 →

AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

查看更多 →

Standard模型训练 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。

查看更多 →

自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

查看更多 →

数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链

查看更多 →

即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

查看更多 →

，节目的编辑处理将由多个编辑工作站协作完成。为实现多个编辑工作站访问到同一素材文件，栏目组选用了弹性文件服务。首先将同一文件系统挂载到栏目组的作为上载工作站和编辑工作站的 云服务器 上，再将素材文件由上载工作站上传到挂载的文件系统，最终实现多个编辑工作站直接对挂载文件系统中的素材进行编辑。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

查看更多 →

Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

查看更多 →

学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

查看更多 →

至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的 自然语言处理 技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查

查看更多 →