中软国际数据治理专业服务解决方案实践

Unauthorized { "error_code" : "DS.60xx", "error_msg" : "User authentication failed." } 状态码：403 Forbidden { "error_code" : "DS.60xx", "error_msg"

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String 维度英文名称。 dimension_type String 维度类型（更新时只能由普通维度改为层级维度，其余场景都不允许修改）。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 维度名称。 description

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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。Dee

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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）

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维度表接口 查找维度表 删除维度表 查看维度表详情 父主题： 数据架构API

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管理维度表 维度表与维度一一对应，通过丰富维度中的属性信息构建形成。维度表的生命周期（包括新建、发布、编辑、下线操作）通过维度进行管理，在维度发布成功后，系统会自动创建并发布对应的维度表。 查看维度表发布历史 在数据架构控制台，选择“模型设计 > 维度建模”，进入维度建模页面。 单击“维度表”页签，进入维度表页面。

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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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示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU）：提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。 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

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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的最小值。计算公式为：最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。 父主题： 大模型微调训练类问题

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SA通过采集全网安全数据（包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防

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超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库，MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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技能是指完成某个特定功能的能力。如构建一个订机票、查询天气的机器人。 通过配置不同技能，可以让您的机器人进行多轮对话，或完成指定任务，如订票、查天气等。您还可以自定义技能，也可以将系统预置或其他用户共享的技能加到自己的机器人中，直接使用。 创建技能 配置意图 配置对话流程（可选） 在智能问答机器人中，配置一个灵活好用

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/home/ma-user/ws/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data 【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架 是，选用ZeRO

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空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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华北-北京一 中国-香港 数据标注（可选） 发布测试 OBS 2.0支持 调用机器人 问答机器人面向客户的问答界面需要您根据自己业务需求进行开发，前台界面收到客户问题后，调用问答机器人的接口，并与机器人进行交互，最终将问答机器人返回的答案呈现给客户。交互的过程中，问答机器人会基于知识库配置

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DLI 数据导入指引 DLI支持在不迁移数据的情况下，直接对OBS中存储的数据进行查询分析，您只需要将数据上传OBS即可使用DLI进行数据分析。 上传数据至OBS请参考《对象存储用户指南》。 当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。

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训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。

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orker可以利用本机网络提供传输效率，缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC

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训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业

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