Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。 准备环境

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请求Headers header = {'Authorization': 'WSSE realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"', 'X-WSSE': buildWSSEHeader(APP_KEY

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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在工程中引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer，填入AppKey和AppSecret。 1 2 3 sig = signer.Signer() sig.Key = "4f5f626b-073f-402

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 表3 LoRA参数配置说明 参数英文名 参数中文名 参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。

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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。

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约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 创建AI应用、管理AI应用版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建AI应用的几种场景 从训练作业中导入AI应用

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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sv文件，支持用户在训练工程编辑界面打开数据集实例。 任务目录：包含联邦学习训练工程已经执行及正在执行的训练任务存储目录结构。包括codes文件、log文件、meta文件、model文件等。 4 代码编辑区。当前联邦学习工程的主算法文件可直接用于训练任务的训练，无需进行导入数据，

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使用CES监控 DLI 服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用 CTS 审计DLI服务 通过 云审计 服务，您可以记录与D

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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 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

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖 探索

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时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让

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自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型版本文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run -u 1000:100

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创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式

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账号下的所有CTS追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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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。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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