可以删除数据集。 创建高码定制数据集。 在“数据集”页面，单击“创建高码定制数据集”。 输入数据集名称，勾选需展示数据的事件模板。 高码定制数据集：支持选择多个事件模板。 单击“确定”，数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑，单击“操作”列“删除”可以删除数据集。 单击“

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数据集成 安全云脑中的日志存储时间是多久？

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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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本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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试重新发布版本来解决。 ModelArts.4371 数据集版本已存在 出现此错误码时，表示数据集版本已存在，请重新发布数据集版本。 ModelArts.4712 数据集正在执行导入或同步等其他任务 如果自动学习中使用的数据集，正在执行导入或同步数据的任务时，此时进行训练将出现此

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执行训练任务 步骤一：上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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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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KPI_60mins：KPI 60分钟数据集 TPC-iSPS11_60：KPI异常检测数据集 amazon：迁移学习Office-31 A(Amazon)数据集 dslr：迁移学习Office-31 D(DSLR)数据集 webcam：迁移学习Office-31 W(Webcam)数据集 caltech：迁移学习Caltech-256数据集

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数据集 硬盘故障检测模板中，已经预置了四份 数据实例 ，已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作，可以查看本地上传数据集操作说明。 单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据集实例，如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置的数据集实例右侧的图标，可查看数据实例中的数据文件。

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数据集 数据集简介 新建数据集和导入数据 数据集操作 父主题： 用户指南

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数据集 数据集订购接口 数据集发布接口 目录管理接口 数据集管理接口 数据集可视授权接口 订阅和审批接口 数据集下载接口 计量统计接口 用户信息管理接口 通知接口 标签接口 数据集评论接口 网图服务数据集查询接口 数据集备份恢复接口 数据资产账本接口 父主题： API参考

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数据集成 数据集成主要包含三块：离线集成，实时集成，集成任务。 图1 数据集成 离线集成 主要为结构化集成和非结构化集成两种，结构化集成主要是离线集成部署方式，非结构化集成为API部署方式。 结构化集成 图2 结构化集成 集成作业 图3 集成作业 任务名称：自定义数据 需求类型：目前只支持新增

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数据集 数据集主要包含两块：左侧树状导航展示数据集路径、右侧可进行新建数据集操作。 图1 数据集 数据集可以直接从数据源在线导入，也可以离线导入本地文件。 图2 数据集导入 单击“数据集”，可看到该数据集详情和元数据信息。 图3 数据集详情 图4 元数据 父主题： DataLab用户手册

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数据集成 数据源管理 支持通过手动配置或批量导入的方式接入数据源 图1 数据源管理 任务设计 拖拉拽设计 支持组件化拖拉拽方式快速完成数据同步任务的设计，用户在完成设计后，可通过预检测确认设计无误，通过开始、停止、刷新、查看日志等操作调试任务。 图2 拖拉拽设计 字段自动映射 配

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数据集 表1 数据集权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据集列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets octopus:dataset:list

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数据集 获取数据集列表 创建数据集 获取数据集详情 删除数据集 父主题： API

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数据集成 支持接入的云服务日志 接入日志数据 父主题： 设置

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数据集 选择在“数据中心”中配置的数据集，作为组件数据来源。选择此方式时，请确保数据集已在数据中心创建，详情请参见数据中心。 数据集 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在编辑页面状态下，选中组件，单击组件上方的。 在数据类型中，选择“数据集”。

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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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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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