删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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纵向联邦建模场景 使用 TICS 多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习（训练） 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习（评估） 5.VFL_ID_TRUNCATION---纵向联邦学习（样本粗筛） 6.VFL_FEATURE_SELECTION---纵向联邦学习（特征选择） 7.

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，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 0~1 学习率用于控制每

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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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String 样本ID，可调用查询样本列表接口获取。 score 否 String 评审分数，当前可取A/B/C/D四个值，从高到低排列。 worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 提交验收任务的样本评审意见。设置是

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sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status

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端安全服务将无法获取病毒样本的下载权限，这可能会降低本服务对终端资产的防护能力。 华为乾坤将为病毒样本文件采取必要的安全措施。您享有删除病毒样本文件的权利。对于您权利的行使，如有疑问请通过工单联系我们。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“ > 我的服务 > 智能终端安全”。 在右上角菜单栏中选择“服务授权

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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AI应用的低门槛、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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问答机器人API 功能介绍 用户可通过调用该接口与机器人进行会话。旧版问答机器人API请参见问答会话API（仅支持老用户）。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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智能问答机器人简称 QABot ，可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智能问答机

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inf_output String 主动学习中推理的输出路径。 infer_result_output_dir String 样本预测结果输出OBS目录,可以不输入，默认使用output_dir目录下的{service_id}-infer-result子目录。 key_sample_output

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，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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表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP

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表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP

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