遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

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在模型列表页，单击“创建模型”弹出创建模型页面。 在“创建模型”页面，配置参数。 图2 创建模型 表1 创建模型 参数 说明 取值样例 来源模型 单击“选择基础模型”，在弹窗中选择模型，单击“确定”。 Qwen2-7B 模型名称 自定义模型名称。 Qwen2-7B_template

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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判断桶是否存在，抛出异常中HTTP状态码为200表明桶存在，否则返回404表明桶不存在。

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判断桶是否存在 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。 您可以通过obs_head_bucket接口判断该桶是否已存在。 参数描述 字段名 类型 约束 说明 option 请求桶的上下文，配置option 必选 桶参数。

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判断桶是否存在 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 您可以通过ObsClient.headBucket接口判断该桶是否已存在。以下代码展示如何判断指定桶是否存在： //

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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定期检查成本。定期监控和主动分析成本，有助于您及时识别成本趋势，避免异常发生。 相关服务和工具 创建预算提醒，将预算设置为提醒阈值，在预测或实际成本超出预算时，及时获取超预算通知，防止潜在成本超支。 创建成本监控，华为云成本中心的成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，

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判断桶是否存在 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 您可以通过ObsClient.HeadBucket接口判断该桶是否已存在。 本示例用于判断桶名为“bucketname”是否存在。

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提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分析确定基于趋势的预测之后，您还可以

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构建人口库模型、分析来源并接入 构建人口库模型 在标准的人口库中应包含人口基本信息表 T_RK_BaseInfo、人口婚姻 T_RK_Marriage 等表信息，先结合实际需求将人口库所需表维护至模型管理中（下面4模型设计）。 融合、发布所需目标表可于【数据标准】-【数据模型】-【模

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判断VPN是否打通 功能介绍 判断VPN是否打通。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/collection/v1.0/collector/authorize/collector 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ip:por

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String OBS服务端返回的请求ID。 代码样例 obsClient.headBucket({ Bucket : 'bucketname' }, (err, result) => { if(err){ console.error('Error-->'

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判断桶是否存在 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 您可以通过ObsClient->headBucket接口判断该桶是否已存在。 本示例用于判断桶名为“bucketname”是否存在。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、数据工程、模型构建、部署落地

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，从访问控制方面隔离受感染机器，隔离网络传播风险。 消除事件。 评估受影响机器是否需要加固恢复。如果已经沦陷，需要通过溯源结果加固恢复机器。如安全凭证泄露造成的攻击，则删除任何未经授权的IAM用户、角色和策略，并吊销凭据等操作进行主机加固。 对受感染机器可以进行风险排查，排查是否

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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添加判断题 操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题”中单击“创建习题”。 选择“判断题”。 教师输入题干描述、正确答案、习题解析（可选），选择知识点（在下拉栏中单击+可以创建知识点），选择习题难度，单击“确定”，完成创建单题。 教师可以创建多题。选择“

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判断桶是否存在，如果返回的结果中HTTP状态码为200则表明桶存在，如果返回404则表明桶不存在。

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判断桶是否存在 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 您可以通过ObsClient.headBucket接口判断该桶是否已存在。以下代码展示如何判断指定桶是否存在： //

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