进入网站设计页面，点击设计页面左侧导航【模块-添加模块-互动】，新增【在线客服】模块。 图3 添加在线客服模块 在在线客服模块，【客服列表】选项中，选择客服类型（QQ、微信、淘宝旺旺、阿里旺旺、Skype）、修改客服账号、展示文字和选择状态（工作时间在线/一直在线）。 图4 设置在线客服客服列表 由于目前腾讯平台暂停

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OBS桶 域名 。 验证对象是否可以在线预览。 配置成功后，将“http://自定义域名/对象访问路径”拼接成的链接分享给用户，用户可以在浏览器中通过此链接直接预览文件。 如仍不能在线预览，请检查对象元数据ContentType值是否是浏览器支持的在线展示类型。 例如对象是一个mp4

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清理在线任务 表1 清理在线任务 REST URL格式 访问方法 URI DELETE https://ip/v1/om/device/tasks 接口功能 清理在线任务 接口说明 第三方APP调用清理在线任务接口关闭所有在线应用 响应数据 参见表2 参数 参数名称 可选/必选/条件必选

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管理在线服务 您可以对在线作业进行“编辑”、“启动”、“开通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务的详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑。操作步骤如下：

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在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真

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在线文档协同 IPDCenter基础服务提供 知识管理 功能，结构化地组织在线协作文档，实现知识的积累与沉淀，促进知识的复用与流通。用户可以在一篇文档中轻松使用文本、表情、图片、流程图等编辑工具，灵活地将文档组合成想要的样子。 多人协同编辑，每个动作都实时可见、可追溯，让文档创作不再

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在线创建索引 delete_cctmp_table 参数说明：控制是否删除Ustore在线创建/重建索引过程中产生的临时表。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示删除临时表。 off：表示保留临时表。 默认值：on。在PDB场景内，若未设置该参数，则继承来自全局的设置。

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查看磁盘列表中对应磁盘的“状态”栏。 弹性云服务器 启动、关机、重启等操作过程中，不建议进行在线卸载云硬盘的操作。 对于支持在线卸载云硬盘的操作系统以外其他操作系统的弹性 云服务器 ，不建议进行在线卸载云硬盘操作。 对于Linux弹性云 服务器 ，在线卸载云硬盘后重新挂载云硬盘，可能会存在挂载前后盘符发生变化的情况

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单击界面右上角的图标，选择“模型训练 > 模型训练 > AutoML”。 界面新增如图4所示的内容。 图4 AutoML参数设置 参数设置说明，如表1所示。 表1 AutoML参数说明 参数 参数说明 训练数据集 训练数据集。从下拉框中选择“train”，即4中的“数据引用变量名”。 类型 训练的模型类型。

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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单击“开始训练”，训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”，返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务，“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。

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摄像机。 在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型， 不需要进入该步骤。 其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，属于华为云解决方案，需要按照华为云市场要求进行注册与使用。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。

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训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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