ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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政府单位需上传《标识证书》和《 域名 业务审核表》，事业单位上传《标识证书》。 公司名称涉及“投资”，网站不涉及，仍需提供“金融许可证”，经营范围涉及“投资”，网站内容不涉及，提供情况说明书。 涉及宗教的，必须上传《互联网宗教信息服务许可证》。 主体负责人手机号码不得与应急号码重复，暂无归属地要求。 网站信息

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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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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为什么没有看到攻击数据或者看到的攻击数据很少？ 态势感知支持检测云上资产遭受的各类攻击，并进行客观的呈现。但是，如果您的云上资产在互联网上的暴露面非常少（所谓“暴露面”是指资产可被攻击或利用的风险点，例如端口暴露和弱口令都可能成为风险点），那么遭受到攻击的可能性也将大大降低，所以

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极低的学习成本，让业务人员可直接构建应用，人人都是开发者。 加速业务敏捷创新 拖拽式页面构建，简单易用的数据建模，灵活可视的服务编排、流程编排、事件编排，丰富的预置资产，积木式搭建应用效率提升10+倍，极大缩短了创新周期。 保护企业已有投资 丰富的集成能力，支持原生容器服务接入，

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部署APM Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且接入方式选择“增强型探针”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125

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5GB，计算公式为“mem_needs = (128 x 4 + 64 x 4) x 10000000 ≈ 7.5”。 同时考虑到堆内存的开销，单台“8U 16G”规格的机器可以满足该场景的需求。如果实际场景还有实时写入或更新的需求，则需要考虑申请更大的内存规格。 父主题： 配置Elasticsearch集群向量检索

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。 Step1 模型量化

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel

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处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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大型企业集团业务一般遍及全国，在全国多省市设有分支，且分支之间业务来往频繁。此类型企业一般在集团总部设有小型的网络安全部门，安全投资主要依赖安全厂商或集成商进行建设，从厂商或服务商购买驻场服务。由于驻场服务人员的能力有限、分支基本没有专门的安全运维人力、分支之间互联网数据传输频繁等原因，导致集团整体的安全状

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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启动引导文件修改（仅UEFI启动场景涉及） UEFI启动场景下，需要修改启动引导文件，否则，使用该虚拟机镜像发放的裸金属服务器强制重启后会概率性启动失败。 安装完操作系统后，先不要重启，按Ctrl + Alt + F2进入命令行模式，按如下指导修改完成后，再重启操作系统。 启动失

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