配额调整 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图2

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案例：调整I/O相关参数降低日志膨胀率 调整参数前的参数值： pagewriter_sleep=2000ms bgwriter_delay=2000ms max_io_capacity=500MB 调整参数后的参数值： pagewriter_sleep=100ms bgwriter_delay=1s

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创建超参优化服务 超参优化服务可以对已创建好的模型训练工程进行超参调优，通过训练结果对比，选择一组最优超参组合。并不是所有的训练工程都可以创建超参优化服务。创建超参优化服务对已创建的训练工程要求如下： 训练工程是可以成功执行训练任务的 训练工程中超参是通过SDK（softcomai

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 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，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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如何调整并发 API接口支持并发调用。具体可咨询商务合作。 父主题： API使用类

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调整团队顺序 团队创建成功后，在圆桌左侧栏支持调整团队上下位置。 操作步骤 登录圆桌。 在左侧栏“团队列表”模块选择团队，直接拖拽团队到具体位置即可。 图1 调整团队顺序 父主题： 团队列表

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learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 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。

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勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集超参 设置当前训练任务的数据集超参，与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。 单击“创建”，训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况，包括系统日志、运行日志和运行图。在评估报告中查看训练结果。 父主题：

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复杂度和性能进行调整。同时，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001

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SDK文档”查看。 当前代码已预置运行超参，可使用默认值。 超参优化 训练任务执行的过程中可以同步进行超参优化。 勾选“运行超参”后的“超参优化”复选框，可配置运行超参的参数类型、起始值、终止值、优化方法、优化目标和终止条件。训练完成后，可以单击查看优化报告，得到运行超参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据

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在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据，导致无法泛化到其他数据上，最终发生过拟合现象。 欠拟合：当微调数据量很小时，模型无法有效地调整模型的参数，同时也很容易受到数据噪声的干扰，从而影响模型的鲁棒性

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权限调整 新增子网后的权限调整 新增设备后的权限调整 组网结构调整后的权限调整 用户的管理对象变更后的权限调整 用户的操作权限范围变更后的权限调整 用户的角色变化后的权限调整 父主题： 用户管理

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登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 单击“申请扩大配额”。 在“新建工单”页面，根据您的需求，填写相关参数。 其中，“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后，勾选协议并单击“提交”。

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我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图2

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我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图2

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