Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 Mo

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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轻量级深度学习：增加扩展问并使用该模型进行训练从而提高问答精准度，扩展问越多，效果提示越明显。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要

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ine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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ine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 已发布区域：北京四、北京二

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自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是

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间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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能会发现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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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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如果当前分身形象制作的素材质量不佳，管理员会通过用户提交训练任务时输入的手机号联系用户。用户可以在管理员驳回任务后重新提交训练视频，进行数字人形象训练。形象制作任务制作完成前，形象制作资源一直处于占用状态，并未真正扣除。 已经制作完成的形象制作任务，对应的形象制作资源已扣除。原则上非服务问题，不

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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。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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CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： C

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LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法

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本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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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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75 1.5 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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