"job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行纵向联邦模型训练作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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（30分钟*0.014元/分钟）*2 + （30分钟*0.007元/分钟）*2= 2.66（元） 云端录制费用 表6 云端录制计费价格 产品规格 单价（元/分钟） FHD（超清） 0.048 HD（高清） 0.013 SD（标清） 0.0065 Audio（音频） 0.0035 计费公式

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练过程。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。

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dpi); 功能描述 设置云手机的物理分辨率或屏幕密度（在出流过程中调用该接口设置物理分辨率会失败）。 输入参数 表1 输入参数说明 参数名称 说明 width 目标屏幕宽度，默认值为当前云手机规格分辨率宽度，设置范围[240, 云手机分辨率规格宽度]。 height 目标屏幕高

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5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务，获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务，停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态，包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 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，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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图4 查看作业的执行情况 图5 查看作业的具体执行计划 图6 查看作业的执行结果 父主题： 测试步骤

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快速部署 本章节主要帮助用户快速部署“超分辨率转换”解决方案。 表1 参数说明 参数名称 类型 是否可选 参数解释 默认值 functiongraph_name string 必填 函数工作流 FunctionGraph名称前缀，不支持重名。命名方式：{functiongraph

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e/master/docs/moxing_api_doc 数据集超参：已预置数据集超参配置，训练任务配置页面无须再配置。 运行超参：如图5所示为本样例的运行超参，用户可以自行调整超参值，也可以不设置运行超参，使用预置的超参进行训练。 图5 配置MindSpore训练任务 单击“开始训练”。

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5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。 表6 HardDetail

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数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。 表1 视频类清洗算子能力清单 算子分类

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image%2Fresize%2Cm_lfit%2Ch_200&Signature=MNAAjXz%2Fmwn%2BSabSK9wkaG6b6bU%3D", "metadata" : { "@modelarts:hard_coefficient" : 1.0,

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"sample_status" : "UN_ANNOTATION", "worker_id" : "8c15ad080d3eabad14037b4eb00d6a6f", "labelers" : [ { "email" : "xxx@xxx.com", "worker_id" :

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