选择常规配置与自定义配置。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 LoRA微调LoRA(Low-Rank

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Explorer提供API检索及平台调试，支持全量快速检索、可视化调试、帮助文档查看、在线咨询。 与API的对应关系 OptVerse接口与API对应关系请参见表2。 表2 接口与API对应关系表 接口 API 创建任务 POST /v1/{project_id}/optvers

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当前盘古-NLP-N2-基模型与盘古-NLP-N4-基模型支持有监督微调。 表3 盘古-NLP-N2-基模型训练参数推荐 应用场景 参数 推荐值 基础场景（文本分析、文本生成、文本翻译、query生成、开放问答、知识问答、改写、总结聚合、聊天） 数据批量大小 8 训练轮数 4 学习率 0.000075

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在 工业互联网 平台应用架构中，CRM/ERP/PLM/MOM通常作为排程模型的数据源与排程需求的输入源系统，在模具排程的场景中，APS作为排程业务活动的应用模块，系统应用效果主要依赖以下要素: 工厂建模与实际的一致性，包括生产日历、产能、产品对应的BOM（模具BOM）与工艺路线、工艺约束关系（模具加工约束）等等； 排

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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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云存储优化与提升服务优势？ AI大模型训练加速：提供AI原生存储的三级缓存联动加速，具有数据加载快、模型训练快、故障备份恢复快特点。 丰富的云存储性能诊断经验：凭借积累的多种复杂场景经验和专家团队的应对能力，能够快速准确地定位性能瓶颈问题。 专业的云存储性能优化实践：拥有丰富的各

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数据仓库 优化与支持服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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AI使能优化服务与提升服务 多个维度帮助企业/政府单位更高效将AI技术应用于自身业务场景，解决客户面向企业级AI的疑难杂症。 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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大数据优化与提升服务优势？ 华为 数据治理 和数字化运营，是华为数字化转型的关键，承接了打破数据孤岛、确保源头数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全等目标。 华为数字化转型对数据治理有着明确清晰的要求： 基于统一的数据管理规则，保证数据源头质量以及数据入湖，形成清洁、完整、一致的 数据湖 。

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与datahub对接的算法镜像制作 如图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。

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切换到其他模型训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务详情界面。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂停运行中的环境以及删除已有环境。还可查看当前所有配置了Web IDE环境资源的项目的环境信息。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2（模型训练任务）

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支持单机多卡、多机多卡的分布式训练，有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复，包含硬件故障与作业卡死故障，并支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复，提供容错与恢复能力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoi

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Service，G CS ）提供云端基因测序解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源。 基因容器提供了REST（Representational State

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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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