，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，让用户更

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调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数

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图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音

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指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。

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对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16

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智能场景简介 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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服务器、裸金属服务器、虚拟IP、弹性负载均衡、NAT网关等资源灵活地绑定及解绑。 云容器引擎 CCE：CCE是一种托管的Kubernetes产品/服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保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。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：字

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附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释： 企业主机安全 HSS：是服务器贴身安全管家，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等

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简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等

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API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容量的规划（例如促销活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。

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实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

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Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 保存联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 联邦学习作业管理

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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重新学习服务器 如果已完成进程白名单扩展，但仍然存在较多可信进程运行误报或您的服务器业务存在变更，您可以设置HSS重新学习服务器，校准HSS的应用进程情报数据，避免误报。 重新学习服务器 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。

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Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 Mod

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其他云服务的委托权限。 使用 DLI 提交作业 DLI提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持多种作业类型以满足不同的数据处理需求。 表1 DLI支持的作业类型 作业类型 说明 适用场景 SQL作业 适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。

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