创建组合识别规则 功能介绍 创建组合识别规则 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/data-classification/rule/combine 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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商品资产组合配置 功能介绍 商品资产组合配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/products/{product_id}/assets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参考获取项目ID。

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”窗口。 在输入框输入想创建的组合应用描述内容，或者单击输入框下面的行为描述语句。 单击带下划线的连接器或处理器，可以在下拉框中替换所需的其它连接器或处理器。 单击键盘的“Enter”键生成组合应用，再单击“应用结果”，生成组合应用。 继续在编辑组合应用画布页面，进行流任务的配置和编排。

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lArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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lArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 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0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型，用于

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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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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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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

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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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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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设置组合画面模式 接口名称 WEB_SetMultiStreamLayoutModeAPI 功能描述 终端支持协作的情况下，设置组合画面模式。 应用场景 终端支持协作的情况下，设置组合画面模式。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Set

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组合作业 创建组合作业 通过创建组合作业，用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID，来进行在线流程计算，得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置： 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置

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组合任务自动映射 功能介绍 组合任务自动映射（最大支持2000张表）。 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 POST /v2/{project_id}/f

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重置组合任务进度 功能介绍 重置组合任务进度。 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 POST /v2/{project_id}/fdi/instances

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绘制组合片段 组合片段fragment中类型介绍说明如下表所示： 片段类型 片段名称 说明 opt 选择 包含一个可能发生或可能不发生的序列。 可以在临界中指定序列发生的条件。 alt 抉择 包含一个片段列表，这些片段包含备选消息序列。 在任何场合下只发生一个序列。 可以在每个片

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组合应用模板 对于教育、电商、医疗、零售等行业，ROMA Connect提供了定制化的集成模板，以帮助不同领域的企业在特定的场景中快速实现应用间的集成。 以下是一些行业特定的ROMA Connect集成模板介绍。 教育行业 帮助学校、教育机构和在线学习平台实现学员数据管理、教学资

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