自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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客户端机器必须安装有setuptools。 通过官方网站下载软件，下载地址：https://pypi.org/project/setuptools/#files。 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入setuptools项目目录，在客户端机器的命令行终端执行python3

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所

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导入昇腾AI软件栈提供的Python模块，代码示例如下所示。其中：te.lang.cce：引入TE支持的特定域语言接口，包括常见的运算vmuls、vadds、matmul等。具体的接口定义可查看DDK安装路径下/site-packages/te-0.4.0.egg/te/lang/cce/目录下的python函数，使用方法请参见TE AP

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Python API接口 数据处理是通过执行python脚本处理OBS数据。Python脚本执行平台使用的是华为公有云ModelArts服务的训练作业执行引擎。 用户可以在脚本中直接使用MoXing中提供的一套文件对象API，用来读写本地文件或OBS文件系统。 在python脚本

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”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 本样例以“华北-北京四”区域为例，获取对应的项目ID（project_id）。 图1 我的凭证 登录对话机器人服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“智能问答机器人”。在机器人列表，获取机器人ID（qabot_id）。

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配置Python环境 前提条件 确保已安装Python3，目前Python SDK仅支持Python3。 确保已安装setuptools、requests、websocket-client。 操作步骤 下载SDK，通过pip-list命令查看安装包。若未安装，则执行以下命令： pip

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基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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当前Python文件 使用此启动配置运行当前在代码编辑器中打开的Python文件。 要在没有手动创建启动配置的时候快速运行Python文件，可以在资源管理器右键单击该文件或其代码编辑器中右键单击，从上下文菜单中选择”在终端中运行 Python 文件”。CodeArts IDE会自动为此文件创建

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Python（TCP协议） 收发普通消息 收发顺序消息 收发事务消息 发送定时消息 使用ACL权限访问

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CallTimeoutException 单次请求，服务器处理超时未返回。 RetryOutageException 在重试策略消耗完成后，仍无有效的响应。 ServiceResponseException 服务器响应异常 ServerResponseException 服务端内部错误，Http响应码：[500

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MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程，请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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使用SDK（Python） 准备环境 配置样例工程 初始化DIS客户端 创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情

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开始监控Python应用 快速接入Agent

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