机器学习模型性能_确认学习结果-华为云

确认学习结果

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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性能

性能实例性能单节点多指标多节点单指标父主题： DBA智能运维

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性能

性能历史性能实时性能实时诊断性能趋势对比查看自定义图表父主题： DBA智能运维（旧版）

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基本概念

基本概念 AI引擎可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。数据集某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。特征操作特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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性能

性能历史性能实时性能实时诊断性能趋势对比查看自定义图表父主题： DBA智能运维

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创建NLP大模型训练任务

学习率衰减比率学习率衰减后的比率，用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后，学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说，学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。热身比例热身比例是指在模型训练过程中

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GS_OPT_MODEL

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题：系统表

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迁移学习

迁移学习如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。进行特征迁移前，请先完成如下操作：将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。创建迁移数据

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华为企业人工智能高级开发者培训

介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型自然语言处理理论和应用技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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Volcano调度概述

Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler

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乳腺癌数据集作业结果

本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）训练轮数 1

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场景介绍

模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而

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简介

于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速型弹性云服务器类型如下：高性能架构基于DPDK的高性能交互框架，支持流计算模型，支持数据流并发，主要用于RTL开发场景，满足用户高带宽低时延的要求。通用型架构基于SDAccel的通用型交互框架，支持块计算模块，支持Xilinx

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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark

单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，您可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。您可以直接使用ben

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GS_OPT_MODEL

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题： AI

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大模型开发基本流程介绍

去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤：选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。模型训练：使用处理后的数据集训练模型。超参数调优

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SFT全参微调训练

作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型训练。父主题：主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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CREATE MODEL

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：

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智能问答机器人版本

智能问答机器人版本智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。表1 机器人版本说明功能列表基础版高级版专业版旗舰版管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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GS

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题：系统表

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应用场景

关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时

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