adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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random_data String 随机数16进制表示，两位表示1byte。随机数的长度与用户传入的参数 “random_data_length”的长度保持一致。 状态码： 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Object 错误信息返回体。 表6 ErrorDetail

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随机密码生成 可以随机生成密码串。 连接参数 随机密码生成连接器使用AKSK认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 随机密码生成 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description。 accessKey

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较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率来解决。 图5 异常的Loss曲线：平缓且保持高位

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FlashAttention融合算子，上述参数值仅供参考，请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明

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FlashAttention融合算子，上述参数值仅供参考，请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明

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高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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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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给用户重置随机密码 功能介绍 该接口用于给用户重置一个密码。 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 GET /v2/{project_id}/users/{u

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当“压力模式”为“并发模式”、“执行策略”为“按时长”，“调压模式”为“自动调压”且“梯度递增”打开时，需要配置以下参数： 说明： 一个用例只能设置一个“梯度递增”阶段。 起始并发数 梯度递增的起始并发用户数量。 递增总并发数 一共会增加的并发用户数。梯度递增中，第一个子阶段并发用户为起始并发用户数，其余每个子

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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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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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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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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark UI

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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