制作扩展依赖包 准备一个zip包，zip包中用于扩展进程的编写，可以拉起一个扩展进程，zip包中限制如下： zip包中必须含有extension命名的文件夹，extension的文件夹中必须包含以extension为前缀，.sh文件类型的脚本文件，用于后续扩展启动扩展进程，例如zip包的文件结构如下：

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软件包制作 镜像类商品 镜像商品无需制作软件包，可忽略此流程。 制作私有镜像和发布镜像类商品可以参考华为云商店官方指导文档：发布镜像类商品相关指南。 License类商品 制作软件包 商家需要将应用相关的软件包和启动脚本放到一个压缩包中，软件包的名称需符合“软件名.后缀”的形式，其中后缀必须为tar

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状态码： 400 { "error_code" : "MSS.00000003", "error_msg" : "Invalid parameter" } 状态码： 401 { "error_code" : "MSS.00000001", "error_msg" : "Unauthorized"

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制作代理镜像脚本 注意事项： 代理镜像脚本分为Linux代理镜像和Windows代理镜像。迁移请制作对应系统的脚本包。 用户自行制作代理镜像时，需要自行编写函数。如有疑问，请联系技术支持人员提供帮助。 Windows 临时代理镜像和Linux 临时代理镜像制作方法是基于迁移团队提

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话，默认对进程组先发送SIGTERM信号，如果进程组对该信号没有处理，达到最大等待时间则发送SIGKILL信号强制停止。整个停止的最大周期为10s。 插件包上传。 开通对象存储服务OBS。 进程包上传方式需要开通对象存储服务OBS，请参考对象存储服务 OBS_快速入门。 上传进程包。

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Flexus形象制作限制 Flexus形象制作限制说明，如表1所示。 表1 声音制作限制 限制项 说明 Flexus形象和声音使用限制 Flexus分身数字人目前仅支持视频制作，不支持视频直播和智能交互。 视频制作限制 Flexus数字人采用实景拍摄，视频制作时不支持切换背景。

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如何制作底部菜单 使用说明 配置底部菜单后，在ChatBot服务号底部单击左侧菜单图标，右侧会出现该服务号的快捷菜单，底部菜单可关联某5G消息或者智能对话。 图1 菜单样例 前提条件 参考如何制作5G消息内容，已创建好菜单关联的5G消息。 参考如何通过关键词匹配创建智能对话，已创建好菜单关联的智能对话。

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状态码： 400 { "error_code" : "MSS.00000003", "error_msg" : "Invalid parameter" } 状态码： 401 { "error_code" : "MSS.00000001", "error_msg" : "Unauthorized"

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界面左侧是声音制作页面，右侧为声音制作流程。声音制作录制教程，可以帮助用户快速制作声音。 图1 定制声音 在“华为模型”页签，配置声音制作参数。 界面操作详情，如表1所示。 表1 界面操作说明 区域 说明 声音制作方式 MetaStudio提供下述声音制作方式： 基础版声音制作：需整段

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视频制作界面说明 用户启动制作视频时，可以先了解下视频制作界面详情。 视频制作界面如图1所示。各区域详细说明，如表1所示。 用户使用数字人形象创作的视频，都会自动保存在MetaStudio控制台首页“最近项目”区域的“视频项目”页签中。用户可以根据实际情况，进行二次创作。 图1 视频制作界面

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声音制作任务管理 创建基础版语音训练任务 创建进阶版语音训练任务 创建高级版语音训练任务 查询语音训练任务列表 提交语音训练任务 查询语音训练任务详情 删除语音训练任务 查询任务操作日志 获取语音文件上传地址 获取语音训练任务审核结果 确认在线录音结果 获取在线录音确认结果

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复制作业 本章节主要介绍如何复制一份作业。 前提条件 已完成作业开发。如何开发作业，请参见开发Pipeline作业。 操作步骤 参考访问 DataArts Studio 实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工

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制作并上传镜像 本章指导用户将整体应用制作成Docker镜像。制作完镜像后，每次应用的部署和升级即可通过镜像操作，减少了人工配置，提升效率。 制作镜像时，要求制作镜像的文件在同个目录下。 使用云服务 容器镜像服务SWR：是一种支持容器镜像全生命周期管理的服务， 提供简单易用、安全

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制作Docker镜像 制作Docker镜像，有以下两种方法。 快照方式制作镜像（偶尔制作的镜像）：在基础镜像上，比如Ubuntu，先登录镜像系统并安装Docker软件，然后整体制作快照，即可得到所需软件的Docker镜像。 Dockerfile方式制作镜像（经常更新的镜像）：将软

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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。 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。

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代码示例。 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU）：针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式

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