进入 TICS 控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图2 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。

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view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费

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资源。 工作负载创建时，遇到节点Pod过多的错误，报错如下： 0/x nodes are available: x Too many pods. 解决方案： 该错误说明节点上调度的Pod超过节点最大实例数，建议扩容节点数。 training-operator负载不能正常运行，日志中报的错误如下：

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ELB后端服务器权重检查 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 elb-members-weight-check 规则展示名 ELB后端服务器权重检查 规则描述 后端服务器的权重为0，且其所属的后端服务器组的负载均衡算法不为“SOURCE_IP”时，视为“不合规”。 标签

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MASTER_ADDR localhost 多机必填。主节点IP地址，多台机器中指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数，如为双机，则写2。单机默认是1。 NODE_RANK 0 多机必填。节点序号，当前节点ID，一

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必填。表示训练类型，sft表示SFT微调训练。 MASTER_ADDR localhost 多机必填，单机忽略。指定主节点IP地址，多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES q 多机必填，单机忽略。节点总数，单机写1，双机写2，8机写8。 NODE_RANK

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view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share：分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 微调训练和预训练的区别 微调训练是在预训练权重的基础上使用指令数据集进行的，对模型权重进行学习调整。从而针对特定任务达到预期效果。 微调训练与预训练任务的区别主要包括： 使用的数据不同，微调使用的是指令

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视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析 场景特点： 适合密集计算、高并发、高带宽场景。 适用场景： 视频处理：图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用，需要大量的实时计算能力，普通的云服务器难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供

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横向联邦学习场景 TI CS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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AB类均匀权重（Average）评分方案 该方案同样分为AB两类指标，其中A类总分为60分，B类总分为40分，A类指标按均匀权重扣分，B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则（Principle） A类60分，各A类指标得分权重相同。 B类40分，各B类指标得分权重相同。

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勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物

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多机必填，单机忽略。指定主节点IP地址，多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 8 多机必填，单机忽略。节点总数，单机写1，双机写2，8机写8。 NODE_RANK 0 多机必填，单机忽略。节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单

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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。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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128 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 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN

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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 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN

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必填。表示训练类型。sft表示SFT微调。 MASTER_ADDR localhost 多机必填。主节点IP地址，多台机器中指定一个节点ip为主节点ip，一般指定第一个节点ip为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数，如为双机，则写2。 NODE_RANK 0 多机必填。在节点序号，当前节点id，一般从0开始。

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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