型精度，实现高精度的刹车盘类型识别功能。 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 根据工作流指引，开发无监督车牌检测服务，通过上传训练数据，训练生成车牌检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的车牌检测功能。 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 根据工作流指引，开

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保人员，可以按照常驻异地工作人员申请办理备案。"} 详细有监督数据格式性参见表4。 是 评测数据 CS V、JSONL 同有监督单轮不带system prompt数据。 否 表4 有监督数据格式 数据类型 格式说明 有监督单轮，JSONL格式 编码格式为UTF-8。 每一行表示一段

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典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少，可以微调吗 数据量足够，但质量较差，可以微调吗 无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 如何调整训练参数，使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数，使模型效果最优

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挖矿攻击等恶意活动和未经授权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，对检测出的威胁告警信息进行统计展示。 威胁检测服务 通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大高危场景实现了异常行为的智能检测。可有效对化

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选择数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于无监督车牌检测工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台

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汽车改装等场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 无监督车牌检测工作流 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。

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数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导

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创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题： 训练盘古大模型

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ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。

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参考分片内容 最小长度：1 最大长度：65535 score Float 参考分片与问题的相关性得分 最小值：0.0 最大值：200.0 请求示例 无 响应示例 状态码： 200 成功 { "chat_id" : "9eafef43-0fc5-4f62-891a-34810ada9f20"

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可不依赖专家：具备基础模型，在约定的模型应用场景中可部分重用。 KPI异常检测公共学件 异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推荐训练算法与特征，采用无监督、有监督和动态基线等进行联合检测，通过专家经验对训练与检测进行调优，得到最终检测结果。模型训练完成后，可以将特征画像的结果、特征和参数、模型和

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成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。

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提供华为云平台合规资质证明 辅导客户测评整改 对系统等级符合性状况进行测评 出具测评报告 - 监督检查 当地网监定期进行监督检查 安全运营、维护 保障日常系统合规 技术支持 协助客户检查和整改 - 公安机关监督检查 密码安全 方案评估 评审密码应用方案的完整性、正确性和合规性 组织密码安全方案评审

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数据安全治理组织架构一般由决策层、管理层、执行层与监督层构成，各层之间通过定期会议沟通等工作机制实现紧密合作、相互协同。决策层指导管理层工作的开展，并听取管理层关于工作情况和重大事项等的汇报。管理层对执行层的数据安全提出管理要求，并听取执行层关于数据安全执行情况和重大事项的汇报，形成管理闭环。监督层对管理层和执行

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打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型（LLM）通过对海量公开数据（如互联网和书籍等语料）进行大规模无监督预训练，具备了强大的 语言理解 、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色：用户输入问题后，大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF

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Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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评估模型后，就可以部署服务，开发车牌检测的专属应用，此应用用于在特定场景下检测车牌类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 操作步骤

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视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型

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准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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