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。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务。 当参数值>=max_steps时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<max_steps时，生成模型会每经过save_steps次，保存一次模型版本。

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，利用AI智能引擎、威胁情报、规则基线模型一站式检测，持续监控暴力破解、恶意攻击、渗透、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

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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“预标注”。“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后，如果标注结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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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。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评

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，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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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的弹性伸缩能力。 无。 免运维 运维成本 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。

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障切换时，能够快速建立连接，实现SQL操作断点的自动续传，确保数据库HA切换过程中连接不断、事务自动回放。这种设计使得业务在切换过程中几乎无感知，保证了业务的连续性和用户体验。 在数据可靠性方面， GaussDB 的数据持久性高达99.9999999999%，这一指标不仅远超业界标准

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规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 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 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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对于该策略的描述信息。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 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，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业

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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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